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J-GLOBAL ID：202202267180235237   整理番号：22A0570197

部分的決定情報の下での確率的一般化Nash均衡探索【JST・京大機械翻訳】

Stochastic generalized Nash equilibrium seeking under partial-decision information

著者 (2件)： Franci Barbara (Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands) ,  Grammatico Sergio (Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology, Delft, The Netherlands)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 137  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  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： 部分決定情報の下で,確率的一般化Nash均衡問題,すなわち,期待値コスト関数と共同実現可能性制約を,初めて考慮し,エージェントが,いくつかの信頼された隣人だけと通信することを意味した。ネットワークゲームと集合ゲームのためのいくつかの分散アルゴリズムを提案し,前処理されたフォワードバックワード分割法の特別なインスタンスを示した。擬似勾配の期待値を推定するために,分散低減による確率的近似方式を用いることにより,前方演算子が共起されるとき,このアルゴリズムが一般化Nash均衡に収束することを証明した。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： アルゴリズム ,  ゲーム ,  前処理 ,  期待値 ,  確率近似 ,  費用関数 ,  集合 ,  分割法 ,  *Nash均衡 ,  エージェント ,  マルチエージェントシステム ,  分散アルゴリズム
準シソーラス用語： ネットワークゲーム ,  分散低減 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Nashゲーム ,  確率近似 ,  マルチエージェントシステム

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 確率 ,  一般化 ,  Nash均衡 ,  探索