43、强化学习中的均值场博弈与受限投资组合管理优化

放屁带闪电

于 2025-09-05 12:10:19 发布

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分类专栏：知识发现的前沿探索文章标签：强化学习均值场博弈 MF-PPO

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强化学习中的均值场博弈与受限投资组合管理优化

在强化学习领域，均值场博弈（MFG）和受限投资组合管理是两个重要的研究方向。本文将介绍两种创新的方法：均值场近端策略优化（MF - PPO）算法和基于动作空间分解的优化（ADBO）方法，它们分别在均值场博弈和受限投资组合管理问题上展现出了优异的性能。

均值场近端策略优化（MF - PPO）算法

数值结果

为了评估MF - PPO算法的性能，我们将其与深度Munchausen在线镜像下降（D - MOMD）和深度平均网络虚拟博弈（D - ANFP）这两种最先进的算法进行了比较。实验在四房间和迷宫两种环境中进行，采用可利用性指标来衡量算法向均值场纳什均衡（MFNE）的收敛程度。

环境	D - MOMD	D - ANFP	MF - PPO
四房间	64.41 ± 24.84	127.37 ± 15.19	15.84 ± 1.95
迷宫	153.80 ± 93.05	929.54 ± 46.36	93.63 ± 38.11

从可利用性指标来看，MF - PPO在两种环境中都表现出色。在四房间

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