一般化Nashゲームと準最適化問題のための最良近似解【JST・京大機械翻訳】

Sultana Asrifa; Valecha Shivani

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220725569267 整理番号：22P0324279

一般化Nashゲームと準最適化問題のための最良近似解【JST・京大機械翻訳】

Best Approximate Solution for Generalized Nash Games and Quasi-optimization Problems

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月02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)

本論文では,関連する制約マップが必ずしも自己ではない一般化Nashゲームを考察した。古典的Nash均衡はそのようなゲームには存在せず,従って,そのようなゲームのための最良近似解の概念を導入する。著者らは,各プレーヤがトポロジーベクトル空間に存在する戦略変数を制御する無限に多くのプレーヤから成るそのような一般化Nashゲームに対する最良近似解の発生を研究した。Kakutani因数可能マップに対する最大定理と固定点結果に基づいて,著者らは,プレイヤーの目的関数に関する準共振器と弱い連続性仮定の下で最良の近似解の存在を引き出した。さらに,準最適化問題に対する最良の近似解の発生を示した。【JST・京大機械翻訳】

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ゲーム理論

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