Scenario-Game ADMM：面向随机非合作博弈的并行场景求解器

论文提出一种针对随机、一般和纯 Nash 博弈的样本近似方法，每个玩家有期望值目标和机会约束，兼具 SAA 的目标近似精度与场景优化的可行性保证。作者刻画了该近似方案的样本复杂度，并将近似博弈分解为多个约束较少的小博弈，提出基于共识的去中心化 ADMM 算法求解广义 Nash 均衡（GNE），证明了算法收敛性，实验中相对近期基于 ADMM 与内点法的基线算法表现更优。