Juego de Nash de suma no nula para sistemas estocásticos de salto Markov infinito en tiempo discreto con aplicaciones
Autores: Liu, Yueying; Wang, Zhen; Lin, Xiangyun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Juego de Nash de suma no nula para sistemas estocásticos de salto Markov infinito en tiempo discreto con aplicaciones
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Estudio
Juego de Nash
Sistemas estocásticos
Problema de control
Método
Ejemplo numérico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Este documento es para estudiar un juego de Nash de suma no nula de horizonte finito lineal cuadrático (LQ) para sistemas estocásticos de salto Markov infinito (IMJSSs) discretos en el tiempo. Basándose en la teoría del análisis estocástico, se resuelven un conjunto infinito numerable de ecuaciones de Riccati algebraicas generalizadas acopladas y se obtiene una condición necesaria y suficiente para la existencia de puntos de equilibrio de Nash. Desde una nueva perspectiva, se investiga el control robusto mixto de horizonte finito y se resume la relación entre el juego de Nash y el problema de control. Además, la viabilidad y validez del método propuesto han sido demostradas aplicándolo a un ejemplo numérico.
Descripción
Este documento es para estudiar un juego de Nash de suma no nula de horizonte finito lineal cuadrático (LQ) para sistemas estocásticos de salto Markov infinito (IMJSSs) discretos en el tiempo. Basándose en la teoría del análisis estocástico, se resuelven un conjunto infinito numerable de ecuaciones de Riccati algebraicas generalizadas acopladas y se obtiene una condición necesaria y suficiente para la existencia de puntos de equilibrio de Nash. Desde una nueva perspectiva, se investiga el control robusto mixto de horizonte finito y se resume la relación entre el juego de Nash y el problema de control. Además, la viabilidad y validez del método propuesto han sido demostradas aplicándolo a un ejemplo numérico.