通过 Sink 平衡分析多智能体系统中非收敛最佳响应过程的质量

考察多智能体系统的行为在许多新兴分布式应用中至关重要——博弈论已成为一种强大的工具来实现这一目标。博弈论方法的主要思路是将智能体建模为博弈中的玩家，通过相关的纳什平衡来预测系统的行为。从这一视角出发，假设自洽的决策过程导致纳什平衡，从而可以不通过显式地研究决策过程来捕获系统行为。这一方法在传感器覆盖、交通网络、拍卖和网络协调等众多领域取得了成功。然而，在许多其他问题设置中，纳什平衡可能不存在或无法从自洽过程中产生。因此，本文的主要 focus 是研究 sink 平衡，这些平衡被定义为这些决策过程的吸引子。通过将系统结果分类为全局目标函数，我们可以分析 sink 平衡对给定博弈的逼近保证。我们的主要结果是通过引入一种误差度量来给出 sink 平衡的逼近保证，这种度量捕捉了智能体在自洽决策中一致性的方式。总体而言，sink 平衡在许多多智能体情境中是自然出现的，我们在两个实际问题设置中展示了其质量结果。