Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2412.09316

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2412.09316 (math)
[提交于 2024年12月12日 ]

标题: 信息设计中的熵正则化最优传输

标题: Entropy-Regularized Optimal Transport in Information Design

Authors:Jorge Justiniano, Andreas Kleiner, Benny Moldovanu, Martin Rumpf, Philipp Strack
摘要: 在本文中,我们探讨了一个场景,其中发送者提供一个信息策略,接收者在观察到该策略的一个实现后,决定是否采取特定行动,例如进行购买。 发送者的目的是最大化她从接收者行动中获得的效用,并通过精心选择信息策略来实现这一目标。 在Kleiner等人工作的基础上,我们的研究重点是与底层域的功率图划分相关的信息策略。 为了解决这个问题,我们采用熵正则化最优传输,这使我们能够开发出一种高效的算法来找到最优解。 我们展示了实验数值结果,突出了最优配置的定性特性,提供了对其结构的有价值的见解。 此外,我们将数值研究扩展到推导垄断者在处理多种产品时的最优信息策略,其中发送者披露产品品质的信息。
摘要: In this paper, we explore a scenario where a sender provides an information policy and a receiver, upon observing a realization of this policy, decides whether to take a particular action, such as making a purchase. The sender's objective is to maximize her utility derived from the receiver's action, and she achieves this by careful selection of the information policy. Building on the work of Kleiner et al., our focus lies specifically on information policies that are associated with power diagram partitions of the underlying domain. To address this problem, we employ entropy-regularized optimal transport, which enables us to develop an efficient algorithm for finding the optimal solution. We present experimental numerical results that highlight the qualitative properties of the optimal configurations, providing valuable insights into their structure. Furthermore, we extend our numerical investigation to derive optimal information policies for monopolists dealing with multiple products, where the sender discloses information about product qualities.
评论: 20页,7图
主题: 数值分析 (math.NA) ; 计算机科学与博弈论 (cs.GT); 优化与控制 (math.OC)
MSC 类: 49Q22, 65K10, 91B03
引用方式: arXiv:2412.09316 [math.NA]
  (或者 arXiv:2412.09316v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.09316
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Martin Rumpf [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2024 年 12 月 12 日 14:35:11 UTC (4,492 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-12
切换浏览方式为:
cs
cs.GT
cs.NA
math
math.OC

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号