多智能体强化学习中的理性策略合成：面向 PLTL_f 时序目标

针对动态未知的随机多智能体系统，该研究以 PLTL_f 描述每个智能体的概率时序目标，并把 Nash 均衡等解概念作为联合策略约束，以求解理性合成问题。表格型 Nash-Q 学习获得条件收敛保证，同时给出满足性的有限样本置信界，并用近似最佳响应检验策略稳定性。方法在 8 个一般和并发随机博弈上完成了实证验证。