Optimality of Independently Randomized Symmetric Policies for Exchangeable Stochastic Teams with Infinitely Many Decision Makers
Notice bibliographique
Résumé
We study stochastic teams (known also as decentralized stochastic control problems or identical interest stochastic dynamic games) with large or countably infinite numbers of decision makers and characterize the existence and structural properties of (globally) optimal policies. We consider both static and dynamic nonconvex teams where the cost function and dynamics satisfy an exchangeability condition. To arrive at existence and structural results for optimal policies, we first introduce a topology on control policies, which involves various relaxations given the decentralized information structure. This is then utilized to arrive at a de Finetti–type representation theorem for exchangeable policies. This leads to a representation theorem for policies that admit an infinite exchangeability condition. For a general setup of stochastic team problems with N decision makers, under exchangeability of observations of decision makers and the cost function, we show that, without loss of global optimality, the search for optimal policies can be restricted to those that are N-exchangeable. Then, by extending N-exchangeable policies to infinitely exchangeable ones, establishing a convergence argument for the induced costs, and using the presented de Finetti–type theorem, we establish the existence of an optimal decentralized policy for static and dynamic teams with countably infinite numbers of decision makers, which turns out to be symmetric (i.e., identical) and randomized. In particular, unlike in prior work, convexity of the cost in policies is not assumed. Finally, we show the near optimality of symmetric independently randomized policies for finite N-decision-maker teams and thus establish approximation results for N-decision-maker weakly coupled stochastic teams. Funding: This work was supported by Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».