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An Optimizer's Approach to Stochastic Control Problems With Nonclassical Information Structures

机译：具有非经典信息结构的随机控制问题的优化器方法

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We present a general optimization-based framework for stochastic control problems with nonclassical information structures. We cast these problems equivalently as optimization problems on joint distributions. The resulting problems are necessarily . Our approach to solving them is through . We solve the instance solved by Bansal and Başar (“Stochastic teams with nonclassical information revisited: When is an affine law optimal?”, , 1987) with a particular application of this approach that uses the data processing inequality for constructing the convex relaxation. Using certain -divergences, we obtain a new, larger set of inverse optimal cost functions for such problems. Insights are obtained on the relation between the structure of cost functions and of convex relaxations for inverse optimal control.
机译：我们提出了一种基于非常规信息结构的随机控制问题的基于优化的通用框架。我们将这些问题等效地视为联合分布上的优化问题。由此产生的问题是必然的。我们解决这些问题的方法是通过。我们解决了Bansal和Başar（“重新研究具有非经典信息的随机团队：仿射定律何时最佳？”，1987年）解决的实例，该方法的一个特殊应用是使用数据处理不等式来构造凸松弛。使用某些差异，我们针对此类问题获得了新的，更大的逆最优成本函数集。获得了关于成本函数的结构和凸松弛的逆最优控制之间的关系的见解。

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