© Universität Bielefeld
Center for Mathematical Economics
Published on
8. Juni 2026
Category
Allgemein
New Publication by Giorgio Ferrari in SIAM Journal on Control and Optimization
The article Entropy Regularization in Mean-Field Games of Optimal Stopping by J. Dianetti, R. Dumitrescu, Giorgio Ferrari, and R. Xu is to appear in the SIAM Journal on Control and Optimization (2026).
The paper introduces an entropy-regularized framework for mean-field games of optimal stopping, establishes the existence and stability of equilibria, and provides convergence results for learning algorithms based on fictitious play.
Der Artikel Entropy Regularization in Mean-Field Games of Optimal Stopping von J. Dianetti, R. Dumitrescu, Giorgio Ferrari und R. Xu erscheint im SIAM Journal on Control and Optimization (2026).
Das Paper führt einen entropieregularisierten Ansatz für Mean-Field-Spiele mit optimalem Stopp ein, zeigt die Existenz und Stabilität von Gleichgewichten und liefert Konvergenzergebnisse für lernbasierte Algorithmen auf Basis von Fictitious Play.
The paper introduces an entropy-regularized framework for mean-field games of optimal stopping, establishes the existence and stability of equilibria, and provides convergence results for learning algorithms based on fictitious play.
Der Artikel Entropy Regularization in Mean-Field Games of Optimal Stopping von J. Dianetti, R. Dumitrescu, Giorgio Ferrari und R. Xu erscheint im SIAM Journal on Control and Optimization (2026).
Das Paper führt einen entropieregularisierten Ansatz für Mean-Field-Spiele mit optimalem Stopp ein, zeigt die Existenz und Stabilität von Gleichgewichten und liefert Konvergenzergebnisse für lernbasierte Algorithmen auf Basis von Fictitious Play.