非零和随机冲量游戏的一种策略迭代算法
A policy iteration algorithm for nonzero-sum stochastic impulse games
AI总结:
本文提出了一种新的策略迭代算法,用于解决在许多应用中自然出现的非零和随机冲量游戏问题。尽管解决此类问题有明显影响,但目前尚无合适的方法。我们的方法依赖于最近引入的价值函数和纳什均衡的系统准变分不等式特征。虽然我们的算法是启发式的,且未提供收敛性分析,但数值测试显示其在广泛情况下的表现良好,包括当时文献中唯一可解析求解的例子。
摘要:
本文提出了一种新的策略迭代算法,用于解决在许多应用中自然出现的非零和随机冲量游戏问题。尽管解决此类问题有明显影响,但目前尚无合适的方法。我们的方法依赖于最近引入的价值函数和纳什均衡的系统准变分不等式特征。虽然我们的算法是启发式的,且未提供收敛性分析,但数值测试显示其在广泛情况下的表现良好,包括当时文献中唯一可解析求解的例子。
英文摘要:
This work presents a novel policy iteration algorithm to tackle nonzero-sum stochastic impulse games arising naturally in many applications. Despite the obvious impact of solving such problems, there are no suitable numerical methods available, to the best of our knowledge. Our method relies on the recently introduced characterization of the value functions and Nash equilibrium via a system of quasi-variational inequalities. While our algorithm is heuristic and we do not provide a convergence analysis, numerical tests show that it performs convincingly in a wide range of situations, including the only analytically solvable example available in the literature at the time of writing.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。