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Enregistrement W2069084040 · doi:10.1109/cdc.2013.6760257

Recursive estimation of common partially observed disturbances in MFG systems with application to large scale power markets

2013· article· en· W2069084040 sur OpenAlexaff
Peter E. Caines, Arman C. Kizilkale

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensPolytechnique MontréalMcGill UniversityGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationComputer scienceNash equilibriumMulti-agent systemGame theoryStability (learning theory)Mathematical economicsMathematical optimizationArtificial intelligenceMathematicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power markets are modelled as dynamic large population games where suppliers and consumers submit their bids in real-time. The agents are coupled in their dynamics and cost functions through the price process. Here, a common unpredictable partially observed major agent is added to the system which represents common unpredictable disturbance factors (e.g. wind) and exogenous market factors (e.g. competing energy resource prices), etc. In previous work, the Mean Field Game (MFG) methodology was used to study the limit (Le., infinite population) behaviour of large population market systems without a major agent; this results in a decentralized algorithm where agents submit their bids solely using statistical information on the dynamics of the entire population. When a major agent is absent, the system exhibits the standard counter intuitive property of MFG solutions that agents need not observe the behaviour (i.e., inputs and state trajectories, market price evolution, etc.) of any other agent (individually or collectively) in order that simple decentralized control actions achieve a mass ϵ-Nash equilibrium (with ϵ vanishing as the population goes to infinity) and individual L2stability. The contribution of this paper is the extension of the MFG theory to cover the addition of a major agent to the power market problem. In general, the addition of a major agent in the MFG framework makes the mean field stochastic in contrast to the situation with purely minor agents where the mean field is deterministic. In the general situation of sporadic noisy observations of the mean field and the state of the major agent, the extended MFG theory (with estimation of the mean field and the major agent state) yields simple decentralized control laws which achieve a mass ϵ-Nash equilibrium (with ϵ vanishing as the population goes to infinity) and individual L2stability. In this paper, this is carried out for the MFG formulation of the power market problem in order to fit the situation where sporadic noisy observations of the state of the major agent and of the market price are available for recursive mean field state estimation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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