Técnicas de Ponto Interior e Direções Viáveis para Problemas de Equilíbrio de Nash Generalizado com Restrições Compartilhadas

Descripción del Articulo

Neste trabalho apresentamos dois métodos viáveis de ponto e direcção interiores para o cálculo computacional do equilíbrio normalizado do problema do equilíbrio generalizado de Nash, GNEP. O GNEP generaliza o problema clássico do equilíbrio de Nash, NEP, no sentido em que os conjuntos de estratégias...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Effio Saldivar, Carolina
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2021
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:portugués
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/6907
Enlace del recurso:https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3448666
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Optimización no lineal
Equilibrio de Nash
Convexidad
Método de punto interior
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01
Descripción
Sumario:Neste trabalho apresentamos dois métodos viáveis de ponto e direcção interiores para o cálculo computacional do equilíbrio normalizado do problema do equilíbrio generalizado de Nash, GNEP. O GNEP generaliza o problema clássico do equilíbrio de Nash, NEP, no sentido em que os conjuntos de estratégias de cada jogador dependem das estratégias dos jogadores rivais. Tal como no NEP, o GNEP envolve dois ou mais jogadores competindo sob o pressuposto de que não há colaboração entre eles e cada jogador, tem um problema de otimização associado. Através de uma reformulação que concatena as condições de otimização do problema de otimização de cada jogador, podemos obter a solução normalizada do GNEP. Os algoritmos apresentados neste trabalho são do tipo Newton e resolvem a concatenação das condições de otimização, utilizando também funções potenciais que decrescem em cada iteração. Assim, os algoritmos geram uma sequência de pontos viáveis que convergem para a solução normalizada do GNEP. A convergência global de ambos algoritmos é provada sob certas hipóteses e a sua aplicabilidade e eficiência são verificadas através de testes numéricos.
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