$n$-簇博弈中基于零阶信息的梯度博弈
计算机科学与博弈论
2021-07-28 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
我们研究了一种在具有严格单调映射的 -簇博弈中求纳什均衡的分布式方法。每个簇内的每个参与者都可获取其在某查询点由零阶预言机估计得到的自身光滑局部代价函数的当前值。我们假设智能体能够通过某些无向图与同簇邻域通信。簇内智能体的目标是最小化其集体代价。然而，该代价依赖于其他簇中智能体的行动。因此，需解决簇间的博弈。我们提出了一种用于确定该博弈中纳什均衡的分布式梯度博弈算法。该算法考虑了所研究的通信设置与零阶信息。在局部代价函数梯度适当估计的条件下，我们证明了该算法几乎必然收敛到纳什均衡。
引用
@article{arxiv.2107.12648,
title = {Gradient Play in $n$-Cluster Games with Zero-Order Information},
author = {Tatiana Tatarenko and Jan Zimmermann and Jürgen Adamy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.12648},
year = {2021}
}