关于带二次收益函数游戏中 Nash 均衡寻求的随机实时欺骗
系统与控制
2025-08-27 v2 系统与控制
摘要
在多智能体自主系统中，欺骗是一种基本概念，特征于利用信息不平衡来误导受骗者，使其选择盲目行动。这有效地改变了系统的长期行为，导致可能对欺骗者有利但对受骗者有害的结果。我们研究了这一现象在一种模型无关的 Nash 均衡寻求 (NES) 中，其中的玩家实现独立的随机探索信号以学习伪梯度流。在 particular，我们展示，获得其他玩家随机扰动实时测量的欺骗玩家可以将此信息纳入其自己的 NES 行动更新中，随后驾驭整体动力学趋势于一个新的操作点，该点可能改善欺骗玩家的收益。我们考虑具有二次收益函数的游戏，因为这一限制允许我们推导欺骗玩家能力的更明确的公式。通过利用关于多输入随机平均的結果，我们建立了 proposed deceptive NES 动力学的局部指数级 (概率) 收敛。为了说明我们的結果，我们将其应用于一个两玩家二次游戏。
引用
@article{arxiv.2502.12337,
title = {Stochastic Real-Time Deception in Nash Equilibrium Seeking for Games with Quadratic Payoffs},
author = {Michael Tang and Miroslav Krstic and Jorge Poveda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12337},
year = {2025}
}