带极大极小初始化的虚拟博弈

虚拟博弈近来已成为在多玩家游戏中近似纳什均衡策略的最精确可扩展算法。我们表明，通过谨慎选择初始策略，可显著减少虚拟博弈的均衡近似误差程度。我们提出若干种新的策略初始化流程，并将其与经典方法（将所有纯策略初始化为等概率）进行比较。表现最佳的方法称为极大极小（maximin），其通过求解一个非凸二次规划来计算初始策略，在使用 5 次初始化时，相较于经典方法实现了近 75% 的近似误差降低。