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J-GLOBAL ID：201702262487558448   整理番号：17A1265714

リスクセンシティブ平均場型ゲームにおけるペイオフ測定ノイズ【Powered by NICT】

Payoff measurement noise in risk-sensitive mean-field-type games

著者 (1件)： Tembine Hamidou (Learning & Game Theory Laboratory, New York University Abu Dhabi)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 3764-3769  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ペイオフ測定ノイズは,実用的な対話型意思決定シナリオにおける主要な問題となっている。エージェントのペイオフが誤って雑音汎関数を用いた知覚または観察された時には,応答は高度に影響を受ける。本論文では,平均場型ゲームにおける測定ランダム性の存在下でのプレーヤの挙動を捕捉するための提案したリスク感度アプローチ。平衡と最適戦略システムは無限次元における確率的最大原理と動的計画法の原理を用いて確立した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ゲーム ,  最大原理 ,  エージェント ,  動的計画法 ,  雑音 ,  意思決定 ,  汎関数
準シソーラス用語： 最適戦略 ,  プレイヤ ,  ランダム性 ,  対話型 ,  *測定ノイズ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 平均場 ,  ゲーム ,  測定ノイズ