論文の概要: Recent Developments in Machine Learning Methods for Stochastic Control and Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10257v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 21:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 20:33:31.940592
• Title: Recent Developments in Machine Learning Methods for Stochastic Control and Games
• Title（参考訳）: 確率制御とゲームのための機械学習手法の最近の進歩
• Authors: Ruimeng Hu, Mathieu Lauri\`ere
• Abstract要約: 制御問題やゲームのための機械学習に基づく計算手法が開発されている。 本稿では,これらの手法を紹介するとともに,制御とゲームのための機械学習に関する最先端の成果を要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Stochastic optimal control and games have found a wide range of applications, from finance and economics to social sciences, robotics and energy management. Many real-world applications involve complex models which have driven the development of sophisticated numerical methods. Recently, computational methods based on machine learning have been developed for stochastic control problems and games. We review such methods, with a focus on deep learning algorithms that have unlocked the possibility to solve such problems even when the dimension is high or when the structure is very complex, beyond what is feasible with traditional numerical methods. Here, we consider mostly the continuous time and continuous space setting. Many of the new approaches build on recent neural-network based methods for high-dimensional partial differential equations or backward stochastic differential equations, or on model-free reinforcement learning for Markov decision processes that have led to breakthrough results. In this paper we provide an introduction to these methods and summarize state-of-the-art works on machine learning for stochastic control and games.
• Abstract（参考訳）: 確率的最適制御とゲームは、金融や経済学から社会科学、ロボティクス、エネルギー管理に至るまで、幅広い応用を見出している。 多くの実世界の応用は、洗練された数値手法の開発を駆動する複雑なモデルを含んでいる。 近年,確率制御問題やゲームに対して機械学習に基づく計算手法が開発されている。 このような手法を,次元が高い場合や構造が非常に複雑である場合であっても,従来の数値法で実現可能な範囲を超えて,そのような問題を解けるような深層学習アルゴリズムに焦点をあてて検討する。 ここでは、主に連続時間と連続空間の設定を考える。 新たなアプローチの多くは、高次元偏微分方程式や後方確率微分方程式に対する最近のニューラルネットワークに基づく手法や、マルコフ決定過程のモデルフリー強化学習に基づいて構築され、画期的な結果が得られた。 本稿では,これらの手法を紹介するとともに,確率制御とゲームのための機械学習に関する最先端の成果を要約する。

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