异步网络化聚合博弈
最优化与控制
2021-01-25 v1
摘要
我们提出了一种完全异步的网络化聚合博弈（Asy-NAG），其中每个参与者最小化一个依赖于其局部行动及所有参与者行动聚合量的代价函数。与现有 NAG 截然不同，我们的 Asy-NAG 中每个参与者可在任意墙上时钟时间仅利用有向网络中邻近参与者的（可能过时的）信息来计算聚合行动的估计。这种异步更新不需要参与者之间的任何协调。此外，我们设计了一种新颖的分布式算法，带有一种激进机制使每个参与者自适应地调整每次更新的优化步长。特别地，在更新估计方面较慢的参与者会智能地增大其步长以赶上较快者。接着，我们发展了增广系统方法来处理参与者间的异步性与信息延迟，并通过一种扰动坐标算法严格证明了 Asy-NAG 收敛到纳什均衡，该算法本身亦具有独立意义。最后，我们通过数值模拟评估了该分布式算法的性能。
引用
@article{arxiv.2101.08973,
title = {Asynchronous Networked Aggregative Games},
author = {Rongping Zhu and Jiaqi Zhang and Keyou You and Tamer Başar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.08973},
year = {2021}
}
备注
19 pages, 11 figures