Artwork

A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

A Consensus-Based Algorithm for Non-Convex Multiplayer Games: Quantitative Laplace principle

1:10
 
Megosztás
 

Manage episode 431308242 series 3474369
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/a-consensus-based-algorithm-for-non-convex-multiplayer-games-quantitative-laplace-principle.
A novel algorithm using swarm intelligence to find global Nash equilibria in nonconvex multiplayer games, with convergence guarantees and numerical experiments.
Check more stories related to gaming at: https://hackernoon.com/c/gaming. You can also check exclusive content about #games, #consensus-based-optimization, #zeroth-order-algorithm, #nonconvex-multiplayer-games, #global-nash-equilibria, #swarm-intelligence, #metaheuristics, #numerical-experiments, and more.
This story was written by: @oligopoly. Learn more about this writer by checking @oligopoly's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This paper is available on arxiv.org/abs/2311.08270 under CC BY 4.0 DEED license. Authors: Enis Chenchene, Hui Huang, Jinniao Qiu, and Hui Chen. Table of Links: 1. Introduction, 2. Global convergence, 3. Numerical experiments, 4. Conclusion, Acknowledgments, and References.

  continue reading

135 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 431308242 series 3474369
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/a-consensus-based-algorithm-for-non-convex-multiplayer-games-quantitative-laplace-principle.
A novel algorithm using swarm intelligence to find global Nash equilibria in nonconvex multiplayer games, with convergence guarantees and numerical experiments.
Check more stories related to gaming at: https://hackernoon.com/c/gaming. You can also check exclusive content about #games, #consensus-based-optimization, #zeroth-order-algorithm, #nonconvex-multiplayer-games, #global-nash-equilibria, #swarm-intelligence, #metaheuristics, #numerical-experiments, and more.
This story was written by: @oligopoly. Learn more about this writer by checking @oligopoly's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
This paper is available on arxiv.org/abs/2311.08270 under CC BY 4.0 DEED license. Authors: Enis Chenchene, Hui Huang, Jinniao Qiu, and Hui Chen. Table of Links: 1. Introduction, 2. Global convergence, 3. Numerical experiments, 4. Conclusion, Acknowledgments, and References.

  continue reading

135 epizódok

كل الحلقات

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv