Learning in Mean Field Games: the Fictitious Play

Abstract : Mean Field Game systems describe equilibrium configurations in differential games with infinitely many infinitesimal interacting agents. We introduce a learning procedure (similar to the Fictitious Play) for these games and show its convergence when the Mean Field Game is potential.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2015
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01179503
Contributeur : Pierre Cardaliaguet <>
Soumis le : jeudi 30 juillet 2015 - 14:12:45
Dernière modification le : mercredi 28 septembre 2016 - 16:04:47
Document(s) archivé(s) le : samedi 31 octobre 2015 - 10:34:17

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LMFG20150730R.pdf
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  • HAL Id : hal-01179503, version 2
  • ARXIV : 1507.06280

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Pierre Cardaliaguet, Saeed Hadikhanloo. Learning in Mean Field Games: the Fictitious Play. 2015. 〈hal-01179503v2〉

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