SLS-BRD: A System-level Approach to Seeking Generalised Feedback Nash Equilibria

Otacilio B.L. Neto*, Michela Mulas, Francesco Corona

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

Abstrakti

This work proposes a policy learning algorithm for seeking generalised feedback Nash equilibria (GFNE) in Np-player noncooperative dynamic games. We consider linear-quadratic games with stochastic dynamics and design a best-response dynamics in which players update and broadcast a parametrisation of their state-feedback policies. Our approach leverages the System Level Synthesis (SLS) framework to formulate each player's update rule as the solution to a robust optimisation problem. Under certain conditions, rates of convergence to a feedback Nash equilibrium can be established. The algorithm is showcased in exemplary problems ranging from the decentralised control of unstable systems to competition in oligopolistic markets.

AlkuperäiskieliEnglanti
Sivumäärä15
JulkaisuIEEE Transactions on Automatic Control
DOI - pysyväislinkit
TilaSähköinen julkaisu (e-pub) ennen painettua julkistusta - 9 toukok. 2025
OKM-julkaisutyyppiA1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'SLS-BRD: A System-level Approach to Seeking Generalised Feedback Nash Equilibria'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä