时间变化的有向通信网络上的分布式纳什均衡寻求
摘要：分布式算法用于在部分信息下找到非合作凸博弈中的纳什均衡（NE）。具体来说，每个参与者只能访问自己的平滑局部成本函数，并且可以从其在时间变化的有向通信网络中的邻居接收信息。为此，我们提出了一种分布式梯度博弈算法，通过利用玩家之间的本地信息交换来计算NE。在该算法中，每个参与者执行梯度步骤来最小化自己的成本函数，同时在其邻居之间共享和检索信息。现有的方法对混合矩阵的平衡性和网络通信结构的全局知识（包括邻接矩阵的Perron-Frobenius特征向量和其他图连接常数）有着强烈的假设。相反，我们的方法只依赖于混合矩阵具有合理和广泛使用的行随机性的假设。我们分析了时间变化的有向图的算法，并证明了在参与者的成本函数是强凸且具有利普希茨连续梯度时，算法收敛到NE。我们进行了一个纳什-库诺博弈的数值模拟，以说明所提出算法的有效性。
作者：Duong Thuy Anh Nguyen, Duong Tung Nguyen, Angelia Nedi''c
论文ID：2201.02323
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2023-02-13