约束确定性平均场控制中纳什均衡的分散式收敛

本文探讨了由多个具有不同个体行为、约束和利益且受整体群体聚合行为影响的智能体组成的大规模系统的分散式控制与优化方法。针对此类大规模系统，聚合博弈和平均场博弈理论已建立并在各学科成功应用。现有文献主要关注无约束智能体的情形，而本文针对个体智能体存在异质凸约束（例如源于受凸状态和控制约束的线性动力学智能体）的情况，构建了确定性平均场控制问题。我们提出了多种无模型反馈迭代算法，以分散式方式计算无限群体规模极限下的平均场纳什均衡。我们将所提方法应用于约束线性二次确定性平均场控制问题，以及大规模插电式电动汽车群体的约束平均场充电控制问题。