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Inverse Dynamic Game Methods for Identification of Cooperative System Behavior

Inga Charaja, Juan Jairo

Abstract:

Die dynamische Spieltheorie hat sich als ein effektiver Ansatz zur Modellierung und Analyse der Interaktion zwischen mehreren Akteuren oder Spielern in dynamischen Prozessen erwiesen. Um diese Theorie in realen Anwendungen umzusetzen, ist jedoch die Möglichkeit einer schnellen Identifikation der Ziele jedes Spielers entscheidend. Dieses Identifikationsproblem wird als inverses dynamisches Spiel bezeichnet. Hierfür präsentiert diese Dissertation Lösungen, die auf Beobachtungen der Spieleraktionen und der resultierenden Zustandstrajektorie basieren, welche die Entwicklung des Spiels über die Zeit beschreibt. ... mehr

Abstract (englisch):

The theory of dynamic games has been demonstrated to be an effective approach for modeling and analyzing interactions between decision makers or players in dynamic processes. However, in order to use this theory in real applications, the possibility of quick identification of the objectives each player or decision maker optimized is crucial. This identification problem is called inverse dynamic game. This thesis gives solutions for this problem which are based on the observed actions of the players and the resulting state trajectory describing the evolution of the game. ... mehr


Volltext (Version 2) §
DOI: 10.5445/IR/1000125587/v2
Veröffentlicht am 18.05.2021
Volltext (Version 1) §
DOI: 10.5445/IR/1000125587
Veröffentlicht am 03.11.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 03.11.2020
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000125587
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang 256 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Prüfungsdatum 16.10.2020
Schlagwörter Game Theory, Dynamic Games, Inverse Dynamic Games, Optimal Control, Inverse Optimal Control, Inverse Reinforcement Learning, Identification, Shared Control
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Hohmann, S.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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