論文の概要: NF-MKV Net: A Constraint-Preserving Neural Network Approach to Solving Mean-Field Games Equilibrium

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17450v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 07:14:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 22:32:42.545949
• Title: NF-MKV Net: A Constraint-Preserving Neural Network Approach to Solving Mean-Field Games Equilibrium
• Title（参考訳）: NF-MKVネット:平均フィールドゲーム平衡を解くための制約付きニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Jinwei Liu, Lu Ren, Wang Yao, Xiao Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,プロセスの観点から,MFGの平衡を解くためのニューラルネットワークアプローチについて検討する。 これは、MKVDE(McKean-Vlasov-type Forward-Backward Differential Equation)固定点問題に対処するために、ステート・ポリシー接続の時系列ニューラルネットワークを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.168001746423872
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural network-based methods for solving Mean-Field Games (MFGs) equilibria have garnered significant attention for their effectiveness in high-dimensional problems. However, many algorithms struggle with ensuring that the evolution of the density distribution adheres to the required mathematical constraints. This paper investigates a neural network approach to solving MFGs equilibria through a stochastic process perspective. It integrates process-regularized Normalizing Flow (NF) frameworks with state-policy-connected time-series neural networks to address McKean-Vlasov-type Forward-Backward Stochastic Differential Equation (MKV FBSDE) fixed-point problems, equivalent to MFGs equilibria.
• Abstract（参考訳）: MFG(Mean-Field Games)平衡を解くニューラルネットワークベースの手法は、高次元問題におけるその有効性に大きな注目を集めている。 しかし、多くのアルゴリズムは密度分布の進化が要求される数学的制約に従うことを保証するのに苦労している。 本稿では,確率的プロセスの観点から,MFGの平衡を解くニューラルネットワークアプローチについて検討する。 プロセス規則化正規化フロー(NF)フレームワークとステートポリシーに接続された時系列ニューラルネットワークを統合し、McKean-Vlasov-type Forward-Backward Stochastic Differential Equation (MKV FBSDE)固定点問題に対処する。

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