A Distributed Method for Simultaneous Social Cost Minimization and Nash Equilibrium Seeking in Multi-agent Games

机译：一种分布式方法，用于多智能体游戏中的同时社会成本最小化和纳什均衡

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In this paper, a fully distributed strategy is proposed to solve the N-coalition multi-agent games. The agents in the considered N-coalition multi-agent games are supposed to have limited access to the other players' actions. Consensus protocols, including a leader-following consensus protocol and a dynamic average consensus protocol, are leveraged to search for the Nash equilibrium of the N-coalition multi-agent games. In particular, the leader-following consensus protocol is employed to estimate the agents' actions and the dynamic average consensus protocol is employed to deal with the social cost minimization problem in each coalition. Analytical convergence result is derived under certain conditions by utilizing Lyapunov stability analysis.

机译：在本文中，提出了一种全部分布式策略来解决N-Coalition多智能体游戏。被审议的N-Coalition Multi-Agent Games中的代理商应该有限地访问其他球员的行为。互联协商议定书，包括领导议定书和动态平均共识议定书，可利用寻找N-Coalition多智能体游戏的纳什均衡。特别是，遵守领导者遵循的达成协议议定书估计代理人的行动，而动态平均共识议定书将受雇于每个联盟的社会成本最小化问题。通过利用Lyapunov稳定性分析，在某些条件下衍生分析会聚结果。

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来源
《IEEE International Conference on Control and Automation》|2017年|565-1130p|共6页
会议地点
作者
Maojiao Ye; Guoqiang Hu;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP273-53;
关键词
Nash equilibrium seeking; Social cost minimization; Interacting coalitions; Multi-agent games;

机译：纳什均衡寻求;社会成本最小化;互动联盟;多智能赛;

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