MajorエージェントによるLQG平均場ゲーム:Nash確実性等価性対確率的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Firoozi Dena

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221466102912 整理番号：21P0066857

MajorエージェントによるLQG平均場ゲーム:Nash確実性等価性対確率的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

LQG Mean Field Games with a Major Agent: Nash Certainty Equivalence versus Probabilistic Approach

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発行年： 2020年12月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月17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)

LQGセットアップにおいて,主要エージェントと多数のマイナーエージェントからなる平均フィールドゲーム(MFG)システムを(Huang,2010)に導入した。Nash確実性等価性を用いて,マイナーエージェントの数が無限になる傾向があるとき,限界システムのためのMarkov閉ループNash均衡を得た。過去数年において,主要な平均場ゲーム問題に対するいくつかのアプローチが,主に,(i)Nash確実性等価性と解析的アプローチ,(ii)マスタ方程式,(iii)漸近可解性,および(iv)確率的アプローチ,が開発されている。LQGの場合,最近の研究(Huang,2021)は,(ii)および(iii)により得られたそれらと(i)によって得たMarkov閉ループNash均衡の等価性を確立した。本研究では,(i)Markov閉ループNash均衡がLQGの場合(iv)と等価であることを示した。これらの2つの研究は,異なるアプローチを用いて導いた主要なマイナーなLQG MFGシステムに対する解の一貫性に関する長年の疑問に答えた。【JST・京大機械翻訳】

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