確率的微分ゲームのための深い仮想プレイの収束性【JST・京大機械翻訳】

Han Jiequn; Hu Ruimeng; Long Jihao

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201053700829 整理番号：21P0043908

確率的微分ゲームのための深い仮想プレイの収束性【JST・京大機械翻訳】

Convergence of Deep Fictitious Play for Stochastic Differential Games

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発行年： 2020年08月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年03月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

確率的微分ゲームは,例えばFintech産業からのP2P販売プラットフォーム,システムリスクのための銀行システム,および保険市場において,Financeにおけるエージェントの競争をモデル化するために広く使用された。最近提案された機械学習アルゴリズム,深い仮想的プレイは,大きなN層非対称確率微分ゲーム[J.HanとR.Hu,数学と科学機械学習会議,ページ221~245,PMLR,2020]のMarkovNash均衡を見つけるための新しい効率的ツールを提供する。仮想的プレイのアイデアを組み込むことによって,このアルゴリズムはゲームをNサブ最適化問題に分離して,並列および反復的に深い後方確率微分方程式(BSDE)方式によって各々のプレーヤーの最適戦略を同定した。本論文では,真のNash均衡に対する深い仮想プレイ(DFP)の収束を証明した。また,DFPに基づく戦略はeps-Nash均衡を形成することを示した。ゲームを切り離すための新アプローチを提案することによりアルゴリズムを一般化し,定理における技術的仮定を超えたアルゴリズムの経験的収束を示す大規模母集団ゲームの数値結果を提示した。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論

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