Stochastic Adaptive Nash Certainty Equivalence Control: Self-Identification Case
Notice bibliographique
Résumé
For noncooperative games the Nash Certainty Equivalence (NCE), or Mean Field (MF) methodology de- veloped in previous work provides decentralized strategies which asymptotically yield Nash equilibria. The NCE (MF) control laws use only the local information of each agent on its own state evolution and knowledge of its own dynamical parameters, while the behaviour of the mass is precomputable from knowledge of the distribution of dynamical parameters throughout the mass population. Relaxing the a priori information condition introduces the methods of parameter estimation and stochastic adaptive con- trol (SAC) into MF control theory. In particular one may consider incrementally the problems where the agents must estimate: (i) its own dynamical parameters, (ii) the distribution of the population's dynamical parameters (1), and (iii) the distribution of the population's cost function parameters (2). In this paper we treat the first problem. Each agent estimates its own dynamical parameters via the recursive weighted least squares (RWLS) algorithm. Under reasonable conditions on the population dynamical parameter distribution, we establish: (i) the strong consistency of the self- parameter estimates; and that (ii) all agent systems are long run average L 2 stable; (iii) the set of controls yields a (strong) -Nash equilibrium for all ; and (iv) in the population limit the long run average cost obtained is equal to the non-adaptive long run average cost.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».