Fugu-MT 論文翻訳(概要): Alternating the Population and Control Neural Networks to Solve High-Dimensional Stochastic Mean-Field Games

論文の概要: Alternating the Population and Control Neural Networks to Solve High-Dimensional Stochastic Mean-Field Games

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10113v3
Date: Thu, 18 Feb 2021 23:36:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 03:29:49.507180
Title: Alternating the Population and Control Neural Networks to Solve High-Dimensional Stochastic Mean-Field Games
Title（参考訳）: 高次元確率平均場ゲームのための人口交替と制御ニューラルネットワーク
Authors: Alex Tong Lin, Samy Wu Fung, Wuchen Li, Levon Nurbekyan, Stanley J. Osher
Abstract要約: 我々は平均フィールドゲーム(MFG)を解くための交互人口とエージェント制御ニューラルネットワークを提案する。提案アルゴリズムは,既存の解法に到達できないMFGの高次元例を対象としている。最大100次元MFG問題に対する本手法の可能性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.909883019034613
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present APAC-Net, an alternating population and agent control neural network for solving stochastic mean field games (MFGs). Our algorithm is geared toward high-dimensional instances of MFGs that are beyond reach with existing solution methods. We achieve this in two steps. First, we take advantage of the underlying variational primal-dual structure that MFGs exhibit and phrase it as a convex-concave saddle point problem. Second, we parameterize the value and density functions by two neural networks, respectively. By phrasing the problem in this manner, solving the MFG can be interpreted as a special case of training a generative adversarial network (GAN). We show the potential of our method on up to 100-dimensional MFG problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的平均場ゲーム(MFG)を解くための交互人口とエージェント制御ニューラルネットワークであるAPAC-Netを提案する。提案アルゴリズムは,既存の解法に到達できないMFGの高次元例を対象としている。これを2つのステップで達成します。第一に,MFGsが発現する基本・双対構造の変動を利用して,凸凹型サドル点問題と表現する。次に、2つのニューラルネットワークでそれぞれ値と密度関数をパラメータ化する。この方法で問題を表現することにより、MFGを解くことは、生成的敵ネットワーク(GAN)を訓練する特別なケースと解釈できる。最大100次元MFG問題に対する本手法の可能性を示す。

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