Effiziente Approximation von Nash-Gleichgewichten in Normalform-Spielen durch stochastische Optimierung

Wir schlagen eine Verlustfunktion vor, die es ermöglicht, Nash-Gleichgewichte in Normalform-Spielen durch unbiased Monte-Carlo-Schätzung zu approximieren. Dies führt zu neuen Algorithmen mit beweisbaren Garantien.