【报告摘要】

博弈学习算法为求解博弈均衡提供了演化方法。另一方面，在人工智能时代，大量算法成为博弈主体，辅助或参与博弈决策。这使得对学习算法下博弈系统演化行为的研究成为一个自然的问题。本报告介绍我们在不同学习算法下关于博弈学习动力学的一些进展，如系统的周期行为、收敛行为、不收敛行为等，并基于此进一步挖掘博弈信息、求解博弈均衡。

【报告人简介】穆义芬，中科院数学与系统科学研究院系统所副研究员。研究方向为博弈论与博弈学习理论。2005年于北京大学数学科学学院获理学学士学位；2010年于中科院数学与系统科学研究院获理学博士学位。曾获“关肇直青年研究奖”，指导学生获2022年IEEE CSS Beijing Chapter Young Author Nomination Prize, 2024年第30届关肇直奖。中国运筹学会博弈论分会理事，期刊Journal of Dynamics and Games编委。