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我们提出了一种通用策略改进算法（GSIA），以发现简单随机游戏（SSG）的最佳策略。我们证明了GSIA的正确性，并得出了一般的复杂性结合，这意味着并改善了几篇文章的结果。首先，我们删除了SSG停止的假设，这通常是通过对游戏的多项式爆炸而获得的。第二，我们证明了与策略相关的值的分母的紧密绑定，并使用它来证明所有策略改进算法实际上是可以在随机顶点的数字r中处理的固定参数。所有已知的策略改进算法都可以看作是GSIA的实例，它允许Condon [13]从下面分析收敛的复杂性，并提出了一类算法，将Gimbert和Horn的算法推广[15，16]。这些算法最多终止R！迭代，对于二进制SSG，它们的迭代次数少于Ibsen-Jensen和Miltersen [17]给出的当前最佳确定性算法。
简单随机游戏的通用策略改进方法
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