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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[自我对弈]]在[[强化学习]]中的重要性'''：
#* [[自我对弈]]是指智能体通过与自身或过去的版本进行交互来进行学习的方法，它在处理具有复杂动态的多智能体[[强化学习]]（MARL）问题中显示出了巨大的潜力。
#* 通过[[自我对弈]]，智能体可以在没有外部对手的情况下进行训练，这有助于它们探索策略空间并提高决策能力，尤其在需要策略迭代改进的场景中。
# '''[[自我对弈算法]]的发展与挑战'''：
#* 尽管[[自我对弈]]在[[围棋]]、[[国际象棋]]、[[扑克]]和[[视频游戏]]等领域取得了显著成就，但它也面临着一些挑战，如可能收敛到次优策略和计算资源的高需求。
#* 为了克服这些挑战，研究者们提出了多种[[自我对弈算法]]，包括传统的[[自我对弈算法]]、[[策略空间响应序列]]（PSRO）系列、基于持续训练的系列和基于遗憾最小化的系列。
# '''[[自我对弈算法]]的分类与框架'''：
#* 本文提出了一个统一的[[自我对弈]]框架，并将现有的[[自我对弈算法]]分类，以清晰地展示不同算法之间的关系和特点。
#* 通过这个框架，研究者可以更好地理解[[自我对弈算法]]的工作原理，以及它们在不同场景下的应用和效果。
综上所述，这篇文献的背景强调了[[自我对弈]]在[[强化学习]]领域的重要性，以及为了进一步提升算法性能和应用范围，对现有算法进行系统分类和框架构建的必要性。