对角优势下的网络控制与均值场问题：去中心化与社会最优
最优化与控制
2025-10-02 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文采用输入-输出方法，拓展了以均值场相互作用为特征、且可获得去中心化与自私解的合作多智能体控制与优化问题的研究。该设置涉及n个独立智能体，它们仅通过共享的代价函数进行相互作用，该代价函数对每个智能体偏离其整体平均集体行为的程度进行惩罚。基于我们之前针对同质智能体所建立的模型，本文将框架扩展到非同质智能体，证明在集体动力学呈对角优势、局部开环动力学有界的条件下，随着智能体数量n无限增长时，针对H∞和H₂范数最小化的最优控制器仍保持去中心化与自私。
引用
@article{arxiv.2510.01067,
title = {Networked Control and Mean Field Problems Under Diagonal Dominance: Decentralized and Social Optimality},
author = {Vivek Khatana and Duo Wang and Petros Voulgaris and Nicola Elia and Naira Hovakimyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.01067},
year = {2025}
}