分布式多智能体系统的混合自适应纳什均衡求解器：基于博弈论跳触发机制
系统与控制
2025-06-16 v1 系统与控制
摘要
本文提出了一种用于分布式多智能体系统的混合自适应纳什均衡求解器，集成了博弈论跳触发机制。该方法通过将分布式博弈论优化与系统性混合系统设计相结合，来解决多智能体混合系统中的基本可扩展性和计算挑战。一种新颖的博弈论跳触发机制在多个智能体之间协调离散模式转换，同时保持分布式自主性。混合自适应纳什均衡求解器（HANES）算法集成了这些方法。 sufficient 条件在分布信息约束下建立指数收敛到共识。该框架通过耦合的 Hamilton-Jacobi-Bellman 方程提供严格的稳定性保证，并通过协调的跳动动实现紧急响应能力。在追逐逃逸和领袖跟随共识场景的仿真研究表明，与现有集中式和分布式方法相比，HANES 在收敛时间、计算效率和可扩展性方面均实现了显著改进。
引用
@article{arxiv.2506.11304,
title = {A Hybrid Adaptive Nash Equilibrium Solver for Distributed Multi-Agent Systems with Game-Theoretic Jump Triggering},
author = {Qiuyu Miao and Zhigang Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.11304},
year = {2025}
}
备注
Submitted to Asian Journal of Control. 15 pages, 5 figures. This work extends hybrid dynamical systems theory to multi-agent coordination through distributed Nash equilibrium computation with game-theoretic jump triggering mechanisms