面向二阶参与者的完全分布式博弈策略及其在网络电力市场中的应用

《IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks》：Fully Distributed Game Strategy for Second-Order Players and Its Application to Networked Electricity Markets

多智能体非合作博弈中，针对具有私有收益函数和局部耦合非线性约束的第二阶动态系统，提出基于状态反馈与primal-dual方法的分布式自适应控制策略，实现全局参数无关的自主博弈参与，并通过变分分析与LaSalle不变原理证明其收敛到变分广义纳什均衡，并成功应用于智能电网网络电力市场博弈。

　　

摘要：

在本文中，我们研究了多智能体系统的非合作博弈（NGs）。在我们的问题中，玩家拥有私有收益函数，他们的决策受到局部和耦合的非线性不等式约束。此外，我们的问题还包含了玩家的二阶动态系统。为了控制这些二阶玩家自主参与博弈，我们提出了一种基于状态反馈和原始-对偶方法的分布式自适应策略。通过我们的方法，所有玩家的控制输入更新仅依赖于他们自身和邻居的信息，而不依赖于全局参数或变量，这与其他相关方法不同。借助变分分析和LaSalle不变性原理，证明了我们的策略能够收敛到博弈的变分广义纳什均衡（v-GNE）。最后，所提出的方法被应用于智能电网的网络电力市场博弈中。

引言

非合作博弈（NGs）由于在智能电网、社交网络和通信网络等各个领域的广泛应用而受到了广泛关注（参见[1]、[2]、[3]）。在NGs中，每个玩家都通过改变自己的行动来优化自身的收益。任何单方面改变其行动的玩家都会增加自己的收益。因此，GNE是一个具有吸引力的策略配置，寻找GNE是NGs研究中的一个关键问题（参见[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]）。