异构智能体状态依赖网络稳定性分析的简单框架
系统与控制
2018-12-27 v2 社会与信息网络
摘要
具有状态依赖切换拓扑的多智能体网络系统的稳定性与分析，在控制、社会科学及许多其他相关领域一直是一项基础且长期的挑战。一旦考虑到底层智能体/动力学的不对称或异构性，这些本已复杂的系统会变得更加复杂。尽管在常规网络决策系统（其网络演化与状态动力学由独立或弱耦合过程驱动）的分析方面已取得广泛进展，现有多数结果仍未能处理网络与状态动力学高度耦合且基于异构智能体状态演化的多智能体系统。受此类动力学在社会科学中大量应用的启发，本文为复杂时变环境下异构智能体动态网络的分析提供了新方向。据此我们展示了如何利用该框架的简单应用建立若干来自观点动力学的棘手问题的 Lyapunov 稳定性。此外，我们引入了一类新的非对称观点动力学，即最近邻动力学，并展示了我们的方法如何用于分析其行为。特别地，我们将结果推广至博弈论设定，并利用序贯优化这一令人振奋的领域为复杂网络多智能体系统分析提供新见解。
引用
@article{arxiv.1810.00135,
title = {A Simple Framework for Stability Analysis of State-Dependent Networks of Heterogeneous Agents},
author = {S. Rasoul Etesami},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.00135},
year = {2018}
}