प्रेडिक्टिव गेम थ्योरी


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मैं फ्यूडेनबर्ग http://fudenberg.fas.harvard.edu/predictive%20game%20theory.pdf द्वारा प्रेडिक्टिव गेम थ्योरी द्वारा इस साफ टुकड़े को पढ़ रहा था । वह सही ढंग से तर्क देता है कि गेम थ्योरी में अधिकांश पारंपरिक काम वास्तविक दुनिया के सेट-अप में भविष्यवाणी के लिए अनुकूल नहीं है।

क्या आप किसी ऐसे काम को जानते हैं, जिसमें थ्योरी या भविष्य कहे जाने वाले सिद्धांत के अनुभव उन्नत हैं?

मुझे खेलों के लिए आंशिक पहचान के कुछ हालिया काम के बारे में पता है लेकिन मैं खेल और ऑफ-संतुलन गतिशीलता में सीखने में अधिक दिलचस्पी रखता हूं।

जवाबों:


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वास्तव में, आपके द्वारा लिंक किए गए पेपर की धारा 3 संभवतः सबसे व्यापक सूचियों में से एक है जो आपको मूवर्स और शेकर्स के बारे में पूर्वानुमानित गेम थ्योरी के संबंध में मिल सकती है। मुझे पता है कि उनमें से कई ने इन मुद्दों को संबोधित करते हुए प्रकाशित और काम करने वाले दोनों पत्र प्रकाशित किए हैं। Fudenberg भी उन विशिष्ट दो विषयों को संबोधित करता है। कागज से कुछ चयन:

इग्नासियो एस्पोंडा, फिलिप जेहेल, और डेविड के। लेविन व्यापक रूप के खेल में अनुकूली प्रक्रियाओं का अध्ययन करने वाले नेता हैं, और गैर-नैश संतुलन परिणामों के प्रकार जो खिलाड़ियों के खेल के साथ बहुत अनुभव होने पर भी जारी रह सकते हैं।

मिशेल बेनैम, जोसेफ हॉफबॉयर, विलियम सैंडहोम, और सिल्वेन सोरिन डायनामिक सिस्टम के गणित में महत्वपूर्ण प्रगति कर रहे हैं और उन्हें गैर-संतुलन गतिशीलता के लिए लागू कर रहे हैं।

Chaim Fershtman और Ariel Pakes फील्ड डेटा के लिए अनुमान पद्धति विकसित कर रहे हैं जो गलत ऑफ-पथ मान्यताओं की अनुमति देते हैं।

जेफ शम्मा फीडबैक-कंट्रोल लिटरेचर से तकनीकों को गेम में सीखने के अध्ययन में लाने में अग्रणी हैं।

मैं इन लेखकों की वेबसाइटों के माध्यम से जाने और फिट होने वाले कागजात की तलाश करने की सलाह दूंगा।

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