Exploring Equilibrium Strategies in Network Games with Generative AI

游戏理论提供了一个强大的框架，用于分析决策者之间的战略互动，提供了建模、分析和预测其行为的工具。然而，由于难以推导解决方案、理解互动以及确保最佳性能，实施游戏理论可能具有挑战性。传统的非人工智能和判别式人工智能方法做出了宝贵的贡献，但在处理大规模游戏和动态场景方面存在局限性。在这种情况下，生成式人工智能成为一种有前途的解决方案，因为它具有卓越的数据分析和生成能力。本文全面总结了将生成式人工智能与游戏理论相结合的挑战、解决方案和前景。我们首先回顾了传统的非人工智能和判别式人工智能方法在运用游戏理论方面的局限性，然后强调了整合生成式人工智能的必要性和优势。接下来，我们探讨了生成式人工智能在游戏理论生命周期的各个阶段中的应用，包括模型制定、解决方案推导和策略改进。此外，从游戏理论的角度出发，我们提出了一种生成式人工智能启用的框架，用于优化机器学习模型对抗虚假数据注入攻击的性能，并支持一个案例研究以证明其有效性。最后，我们概述了生成式人工智能启用的游戏理论的未来研究方向，为其进一步的发展和进步铺平道路。

将生成式人工智能与博弈论相结合，解决传统方法在处理大规模博弈和动态场景时的局限性。

利用生成式人工智能的数据分析和生成能力，提高博弈论的建模、解决和策略改进能力。

论文详细介绍了如何在博弈论生命周期的各个阶段应用生成式人工智能，包括模型构建、解决方案和策略改进。提出了一种基于生成式人工智能的框架，用于优化机器学习模型对抗虚假数据注入攻击的表现。

该领域的相关研究包括《Game Theory Meets Data Science: A Survey》、《Deep Reinforcement Learning for Strategic Decision Making: A Survey》等。