本論文は、非凸最適化問題を解く非協力ゲームにおいて、効率的にナッシュ均衡を計算するCut-and-Playアルゴリズムを提案している。
主な内容は以下の通り:
選手の目的関数が可分離であれば、選手の可能集合が本質的に非凸であっても、ゲームは等価な凸表現を持つことを示す。これは、元のゲームのナッシュ均衡と、各選手の可能集合を凸包に置き換えた凸化ゲームのナッシュ均衡の間に対応関係があることを意味する。
Cut-and-Playアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、元のゲームの一連の凸近似を解くことで、ナッシュ均衡を効率的に計算する。アルゴリズムは、離散最適化と連続最適化の概念を巧みに組み合わせている。
提案アルゴリズムは、選手の最適化問題が凸または連続である必要がなく、純粋戦略均衡のみを求めるわけではない。また、選手の可能集合が有界である必要もない。
整数計画ゲームとスタッケルバーグ均衡ゲームの2つの重要な非凸ゲームファミリーに対して、提案アルゴリズムの有効性を実証的に示している。
Başka Bir Dile
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by Margarida Ca... : arxiv.org 05-06-2024
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