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J-GLOBAL ID：202202233794491763   整理番号：22A0903030

ゲーム理論を用いた複雑な力学系に関する敵対決定【JST・京大機械翻訳】

Adversarial decisions on complex dynamical systems using game theory

著者 (3件)： Cullen Andrew C. (School of Computer and Information Systems, University of Melbourne, Australia) ,  Alpcan Tansu (Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne, Australia) ,  Kalloniatis Alexander C. (Defence Science and Technology Group, Canberra, ACT, Australia)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 594  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算ゲーム理論を適用して,協調および競合プロセスの両者の中で,多くのエージェントを横断して意思決定を表現する物理ベースモデルの統一を行った。ここでは,競争者が自分自身の利益に正に影響し,一方,それらの競争者にマイナスに影響する。いわゆるBoyd-Kuramoto-Lachester(BKL)複合動的システムモデルとこれらの相互作用をモデル化することにより,ビジネス,ゲームおよびセキュリティコンテキストに適用できる結果が得られる。本論文は,BKLモデルに関する一種の決定問題を研究し,そこでは,結合,スイッチング動的システムの大きな集合を,ゲーム理論的方法を用いて分析する。それらのサイズのために,これらのBKLゲームを解決する計算コストは,解法プロセスにおける支配的要因になった。これを解決するため,新しいNash Dominantソルバを導入し,それは数値的に効率的で厳密である。この新しい解法の性能を,Myopicおよびモンテカルロツリー探索(MCTS)のような近似ソルバと同様に,全ゲームツリーを横断する従来の正確なソルバと比較した。これらの技術を評価し,非線形動的システムおよび敵対的環境における戦略的意思決定の両方への洞察を得るために用いた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  相互作用 ,  意思決定 ,  決定問題 ,  *ゲーム ,  *ゲーム理論 ,  利益 ,  動的系 ,  近似法 ,  モデリング ,  木探索 ,  モデル ,  エージェント
準シソーラス用語： ソルバ ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的システム ,  ゲーム理論 ,  意思決定 ,  モンテカルロ木探索

分類 (1件)： ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (3件)： ゲーム理論 ,  力学系 ,  敵対