論文の概要: Wasserstein Distributionally Robust Nash Equilibrium Seeking with Heterogeneous Data: A Lagrangian Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14048v1
• Date: Tue, 18 Nov 2025 01:56:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.877942
• Title: Wasserstein Distributionally Robust Nash Equilibrium Seeking with Heterogeneous Data: A Lagrangian Approach
• Title（参考訳）: 不均一データを用いたワッサーシュタイン分布ロバストなナッシュ平衡:ラグランジアンアプローチ
• Authors: Zifan Wang, Georgios Pantazis, Sergio Grammatico, Michael M. Zavlanos, Karl H. Johansson,
• Abstract要約: 本研究では,不確実性の分布シフトに対して,エージェントが不均一にリスク回避を選択することを許すような,分布的に堅牢なゲームのクラスについて検討する。 次に、分布的に頑健なナッシュ均衡問題を定式化し、ある仮定の下では、強い単調写像を持つ有限次元変分不等式問題と等価であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.82417971001311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study a class of distributionally robust games where agents are allowed to heterogeneously choose their risk aversion with respect to distributional shifts of the uncertainty. In our formulation, heterogeneous Wasserstein ball constraints on each distribution are enforced through a penalty function leveraging a Lagrangian formulation. We then formulate the distributionally robust Nash equilibrium problem and show that under certain assumptions it is equivalent to a finite-dimensional variational inequality problem with a strongly monotone mapping. We then design an approximate Nash equilibrium seeking algorithm and prove convergence of the average regret to a quantity that diminishes with the number of iterations, thus learning the desired equilibrium up to an a priori specified accuracy. Numerical simulations corroborate our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,不確実性の分布シフトに対して,エージェントが不均一にリスク回避を選択することを許すような,分布的に堅牢なゲームのクラスについて検討する。 本定式化では,ラグランジアン定式化を利用したペナルティ関数により,各分布に対する異種ワッサースタイン球の制約を強制する。 次に、分布的に頑健なナッシュ均衡問題を定式化し、ある仮定の下では、強い単調写像を持つ有限次元変分不等式問題と等価であることを示す。 次に、近似的なナッシュ平衡探索アルゴリズムを設計し、繰り返し数で減少する量への平均後悔の収束を証明し、所望の平衡を予め指定された精度まで学習する。 数値シミュレーションは我々の理論的な結果を裏付ける。

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