論文の概要: Coordinated Online Learning for Multi-Agent Systems with Coupled Constraints and Perturbed Utility Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10878v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 10:11:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 01:18:11.488134
• Title: Coordinated Online Learning for Multi-Agent Systems with Coupled Constraints and Perturbed Utility Observations
• Title（参考訳）: 連立制約付きマルチエージェントシステムの協調オンライン学習と摂動ユーティリティ観測
• Authors: Ezra Tampubolon and Holger Boche
• Abstract要約: 本研究では, 資源制約を満たすため, エージェントを安定な集団状態へ誘導する新しい手法を提案する。 提案手法は,ゲームラグランジアンの拡張によるリソース負荷に基づく分散リソース価格設定手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.02019381927236
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Competitive non-cooperative online decision-making agents whose actions increase congestion of scarce resources constitute a model for widespread modern large-scale applications. To ensure sustainable resource behavior, we introduce a novel method to steer the agents toward a stable population state, fulfilling the given coupled resource constraints. The proposed method is a decentralized resource pricing method based on the resource loads resulting from the augmentation of the game's Lagrangian. Assuming that the online learning agents have only noisy first-order utility feedback, we show that for a polynomially decaying agents' step size/learning rate, the population's dynamic will almost surely converge to generalized Nash equilibrium. A particular consequence of the latter is the fulfillment of resource constraints in the asymptotic limit. Moreover, we investigate the finite-time quality of the proposed algorithm by giving a nonasymptotic time decaying bound for the expected amount of resource constraint violation.
• Abstract（参考訳）: 競争力のある非協力的オンライン意思決定エージェントは、不足資源の混雑を増大させ、近代的な大規模応用のモデルとなっている。 持続可能な資源の振舞いを確保するため,資源制約を満たすため,エージェントを安定した人口状態へ誘導する新しい手法を提案する。 提案手法は,ゲームのラグランジアンの強化による資源負荷に基づく分散資源価格設定手法である。 オンライン学習エージェントがノイズの多い1次効用フィードバックしか持たないと仮定すると、多項式減衰エージェントのステップサイズ/学習率に対して、人口動態はほぼ確実に一般化されたナッシュ均衡に収束する。 後者の特別な結果は、漸近極限における資源制約を満たすことである。 さらに,提案アルゴリズムの有限時間品質を,資源制約違反の予測量に対して非漸近的時間減衰を与えることにより検討する。

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