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Enregistrement W4232236877 · doi:10.23952/jnva.4.2020.1.04

Nonsmooth dynamics of generalized Nash games

2020· article· en· W4232236877 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Nonlinear and Variational Analysis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGame Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNash equilibriumBest responseEpsilon-equilibriumMathematical economicsDynamical systems theoryMathematical optimizationContext (archaeology)Computer scienceNormal-form gameSequential gameMathematicsGame theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The generalized Nash equilibrium problem (GNEP) is an N-player noncooperative game, where each player has to solve a nonlinear optimization problem whose objective function and constraints depend on the choices of the other players. As in the case of classic Nash games, where other players' choices only impact a player's objective function, a natural question arises as to how players might evolve their strategies over time, and whether or not this evolution would allow them to reach a Nash equilibrium strategy. The approach in classical Nash games is that of introducing some form of differential equations/systems whose stable points are exactly the Nash strategies of the game. This approach leads to considering projected dynamical systems and sweeping processes. In this paper, we show that these dynamical system approaches can be extended to the case of the GNEP. We present dynamical systems that are useful in this context and discuss the new difficulties introduced by this more complex game. Finally, we show how to exploit the existence proof to build numerical methods and solve GNEP problems from the literature.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,295 · 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