ε-Nash equilibria for partially observed LQG mean field games with major agent: Partial observations by all agents
Notice bibliographique
Résumé
LQG mean field systems with a major agent (i.e. non-asymptotically vanishing as the population size goes to infinity) and a population of minor agents (i.e. individually asymptotically negligible) are studied in (Huang, 2010) and (Nguyen and Huang, 2012). Due to presence of the major agent, the mean field becomes stochastic in contrast to the case with purely minor agents where mean field is deterministic (Huang et al 2007). In (Caines and Kizilkale, 2013, 2014, ŗen and Caines 2013, 2014), it is assumed the major agent's state is partially observed by each minor agent, and the major agent completely observes its own state. Accordingly, each minor agent can recursively estimate the major agent's state, compute the system's mean field and thence generate the feedback control which yields ε-Nash equilibrium property. This paper investigates the problem of estimation and control for an LQG mean field system in which both the major agent and the minor agents partially observe the major agent's state. The existence of ε-Nash equilibria together with the individual agents' control laws yielding the equilibria are established wherein each agent recursively generates estimates of the major agent's state and hence generates a version of the system's mean field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».