Notice bibliographique
Résumé
This habilitation thesis presents advancements in computing exact and approximate solution concepts \nin dynamic games. Dynamic games model scenarios that evolve over time, players are able to \nperform actions that modify the environment, however, the players do not have perfect information \nabout the environment and receive only partial information as observations. We consider strictly \ncompetitive (or zero-sum) games where a gain of one player is a loss of the opponent as well as \ngeneral-sum games. Similarly, we consider both games with a finite, pre-defined number of moves \n(horizon) after which the game terminates, as well as games where the number of moves is not fixed. \nThere are several key contributions. For zero-sum games, we provide algorithmic contributions \nfor games with both finite and with infinite horizon. For finite games, we adopted the incremental \nstrategy-generation technique in order to scale-up to larger domains and also provided the first \nalgorithm for approximately solving games where players have imperfect memory (imperfect recall). \nFor games with infinite horizon, we provide the first algorithms for approximately solving games \nwhere at least one player has partial information about the environment. \nFor general-sum games, we provide several theoretical results determining the complexity of \ncomputing a Stackelberg Equilibrium and novel algorithms for its computation in finite dynamic \ngames. Moreover, we formally define a novel solution concept, a variant of Stackelberg Equilibrium \ntermed Stackelberg Extensive-Form Correlated Equilibrium, and we show that this solution concept \nis important both from the theoretical perspective, since the computational complexity is often lower \ncompared to Stackelberg Equilibrium, as well as from the practical perspective. To this end, we \npropose an algorithm that uses this new solution concept in order to quickly compute a Stackelberg \nEquilibrium.
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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 | 0,001 |
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 ».