DNQ: Deep Nash Q-Network for Partially Observable n-Player Games
DNQ：部分可观测 n 人博弈的深度纳什 Q 网络
🧭 多智能体博弈 · 求解器监督策略学习
交替训练框架，利用均衡求解器为多智能体策略提供监督信号，并通过成对分解实现可扩展的博弈训练。
📌 工作参考价值（4 点）
- 均衡求解器作为策略监督：对于电商竞价广告、多智能体资源分配等非平稳环境，可直接将外部博弈求解器（如 Nash 均衡计算）生成的目标分布作为策略模仿的监督信号，避免传统 RL 的不稳定训练。
- 成对分解降低复杂度：当智能体数量多时，将 n 人博弈分解为每对智能体的双人博弈，大幅降低均衡求解成本和训练时间，适合大规模多智能体场景（如多商家竞价）。
- 掩码策略用于合法动作：在策略模仿时对不合法的动作（如超出预算的竞价）进行掩码，只对合法动作分布计算 KL 散度，确保策略始终满足约束，可直接借鉴到带约束的推荐出价策略中。
- 共享批评家摊销收益学习：用一个共享网络预测所有智能体对的收益矩阵，减少参数并加速收敛，适用于智能体间存在对称或相似属性的场景，如电商平台多个类似卖家竞价。