Unraveling crowd dynamics: An introduction to mean field games

Este documento es una introducción autocontenida a los juegos de campo medio. Los juegos de campo medio tienen como objetivo aproximar equilibrios de Nash cuando hay un número grande de jugadores. Lo anterior es de gran importancia pues, en general, la tarea de encontrar dichos equilibrios se torna...

Full description

Autores:
Torres Paz, Santiago
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53619
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/53619
Palabra clave:
Teoría de los juegos
Teoría del campo medio
Matemáticas
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License
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description Este documento es una introducción autocontenida a los juegos de campo medio. Los juegos de campo medio tienen como objetivo aproximar equilibrios de Nash cuando hay un número grande de jugadores. Lo anterior es de gran importancia pues, en general, la tarea de encontrar dichos equilibrios se torna más compleja conforme crece el número de jugadores, hasta el punto que la solución de dicho problema muchas veces es imposible incluso usando herramientas computacionales. Así, los juegos de campo medio buscan encontrar una aproximación a estos equilibrios inspirados en la teoría del campo medio, una herramienta ampliamente utilizada en física para aproximar la dinámica de sistemas grandes de partículas. La idea es, en breve, desligar las interacciones a nivel individual, esto es, de cada partícula con otra, para cambiar a un problema donde las interacciones dependen de las propiedades estadísticas del sistema. En otras palabras, la dinámica de una partícula depende de la distribución más posible de los estados de las otras partículas, en vez de su relación directa con otros miembros del sistema. De esta manera, vincular la teoría de campo medio al estudio de juegos estocásticos diferenciales permite brindar una buena aproximación a los Equilibrios de Nash de un juego cuando sustituimos partículas por agentes racionales, siempre que aún se satisfagan condiciones análogas al contexto físico. Al final, la teoría de juegos de campo medio establece que, el problema de aproximar dichos equilibrios se reduce a solucionar un sistema de ecuaciones diferenciales parciales acoplado, compuesto por la ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman (la cual representa la racionalidad de los jugadores) y la ecuación de Fokker-Plank (la cual condensa las propiedades estadísticas del sistema). A nivel técnico, esta teoría se soporta sobre la teoría del control óptimo estocástico, el análisis estocástico, los procesos estocásticos y la teoría de ecuaciones diferenciales parciales.
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Lo anterior es de gran importancia pues, en general, la tarea de encontrar dichos equilibrios se torna más compleja conforme crece el número de jugadores, hasta el punto que la solución de dicho problema muchas veces es imposible incluso usando herramientas computacionales. Así, los juegos de campo medio buscan encontrar una aproximación a estos equilibrios inspirados en la teoría del campo medio, una herramienta ampliamente utilizada en física para aproximar la dinámica de sistemas grandes de partículas. La idea es, en breve, desligar las interacciones a nivel individual, esto es, de cada partícula con otra, para cambiar a un problema donde las interacciones dependen de las propiedades estadísticas del sistema. En otras palabras, la dinámica de una partícula depende de la distribución más posible de los estados de las otras partículas, en vez de su relación directa con otros miembros del sistema. De esta manera, vincular la teoría de campo medio al estudio de juegos estocásticos diferenciales permite brindar una buena aproximación a los Equilibrios de Nash de un juego cuando sustituimos partículas por agentes racionales, siempre que aún se satisfagan condiciones análogas al contexto físico. Al final, la teoría de juegos de campo medio establece que, el problema de aproximar dichos equilibrios se reduce a solucionar un sistema de ecuaciones diferenciales parciales acoplado, compuesto por la ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman (la cual representa la racionalidad de los jugadores) y la ecuación de Fokker-Plank (la cual condensa las propiedades estadísticas del sistema). A nivel técnico, esta teoría se soporta sobre la teoría del control óptimo estocástico, el análisis estocástico, los procesos estocásticos y la teoría de ecuaciones diferenciales parciales.This document is a self-contained introduction to mean-field games. Mean field games' objective is to approximate Nash equilibria when there is a large number of players. This is of great importance because, in general, the task of finding such equilibria becomes more complex as the number of players grows, to the extent that the solution of such a problem is often impossible even using computational tools. Thus, mean field games seek to find an approximation to these equilibria inspired by mean-field theory, a tool widely used in physics to approximate the dynamics of large particle systems. The idea is, in short, to decouple the interactions at the individual level, that is, of each particle with another, but rather switching to a problem where the interactions depend on the statistical properties of the system. In other words, the dynamics of a particle depends on the most possible distribution of the states of the other particles, rather than on their direct relationship with other members of the system. Thus, linking mean-field theory to the study of stochastic differential games allows us to provide a good approximation to the Nash Equilibria of a game when we replace particles by rational agents, provided that conditions analogous to the physical context are still satisfied. In the end, mean-field game theory states that the problem of approximating such equilibria reduces to solving a system of coupled partial differential equations, consisting of the Hamilton-Jacobi-Bellman equation (which represents the rationality of the players) and the Fokker-Plank equation (which condenses the statistical properties of the system). At the technical level, this theory is supported by the theory of stochastic optimal control, stochastic analysis, stochastic processes and the theory of partial differential equations.MatemáticoPregrado165 páginasapplication/pdfengUniversidad de los AndesMatemáticasFacultad de CienciasDepartamento de MatemáticasUnraveling crowd dynamics: An introduction to mean field gamesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTeoría de los juegosTeoría del campo medioMatemáticas201632338Publicationhttps://scholar.google.es/citations?user=CoIlxH0AAAAJvirtual::13332-10000-0002-5541-0758virtual::13332-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000155861virtual::13332-11e5c3dc6-4d9c-406b-9f99-5c91523b7e49virtual::13332-11e5c3dc6-4d9c-406b-9f99-5c91523b7e49virtual::13332-1THUMBNAIL24610.pdf.jpg24610.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7461https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3c7a8d08-bb7a-4225-af01-d41dce075d45/downloadf09f580e4a60e304530e0d14fc62300eMD55TEXT24610.pdf.txt24610.pdf.txtExtracted texttext/plain240450https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/83a7368f-6baa-424d-906a-97e2b614f3b7/download29862b5d118f76f23600b66074ee501dMD54ORIGINAL24610.pdfapplication/pdf830611https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a9a3421f-6961-4c42-8f9c-894f6fe43a0a/downloadd29a4689f0dc11c75206f578d6ccb994MD511992/53619oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/536192024-03-13 14:54:41.798http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co