Unabhängiges Reinforcement Learning für kooperativ-wettbewerbliche Agenten: Eine Mean-Field-Perspektive

In dieser Arbeit wird ein Reinforcement-Learning-Verfahren entwickelt, das nachweislich ein Nash-Gleichgewicht in kooperativ-wettbewerblichen Spielen erreicht, indem eine Mean-Field-Approximation verwendet wird.