众多供应商和消费者之间的分布式和高效资源平衡
摘要：在具有许多个体自私和理性的代理商作为供应商和消费者的多代理系统中实现供需平衡是各种现实领域的自然问题，如智能电网、数据中心等。本文针对一组分布式供应商和消费者代理商的利润最大化问题，不涉及代理商之间的通信。我们模拟了一个市场情景，其中有S个供应商和C个消费者，每个时刻，每个供应商代理商供应一定数量，同时每个消费者代理商消费一定数量。关于总供应量和总消费量的信息只保留在中心。所提出的算法是经典的加性增加乘性减少（AIMD）算法与代理商对容量信号的概率性规则的组合。这导致了一个非齐次马尔可夫链，并且我们证明了这个链几乎肯定收敛到社会最优解，适用于我们的分布式供应商和消费者代理商市场。使用这种AIMD类型的算法，如果出现供应过剩的情况，中心向供应方的代理商发送反馈消息，或者如果有消费过度的情况，则向消费者代理商发送反馈消息。每个代理商具有一个凹的效用函数，当供应/消费达到最优数量时，其导数趋近于0。因此，当达到社会收敛时，每个代理商供应或消费量都会导致其个人最大利润，而无需任何通信。因此，最终，每个代理商供应或消费的数量都会导致其个人最大利润，而无需与其他代理商进行通信。我们的模拟结果显示了这种方法的有效性。
作者：Kamal Chaturvedi, Jia Yuan Yu, Shrisha Rao
论文ID：1809.05245
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2018-09-17