基于极值搜索控制的分布式广义纳什均衡求解算法
最优化与控制
2023-02-27 v1
摘要
本文提出一种结合极值搜索控制(ESC)与学习算法的分布式无模型求解算法，用于求解一类具有耦合等式约束的非合作博弈的广义纳什均衡(GNE)。每个智能体的策略同时受耦合的智能体间约束与局部不等式约束限制。得益于ESC，所提GNE求解算法的实施无需知晓智能体代价函数与局部约束的具体表达式，也无需知晓其他智能体的策略。为处理耦合约束，仅需在智能体间传递拉格朗日乘子及关于耦合约束的若干先验信息。此外，在求解算法中设计了递减抖动信号以消除不期望的稳态振荡。借助奇异扰动理论、平均分析与李雅普诺夫稳定性理论，分析了所设计求解算法的非局部收敛性。数值算例验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2201.11003,
title = {A distributed generalized Nash equilibrium seeking algorithm based on extremum seeking control},
author = {Feng Xiao and Xin Cai and Bo Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.11003},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 4 figures