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저자정보
Chuong Van Nguyen (Gwangju Institute of Science and Technology) Phuong Huu Hoang (Gwangju Institute of Science and Technology) Hong-Kyong Kim (Gwangju Institute of Science and Technology) Hyo-Sung Ahn (Gwangju Institute of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
266 - 271 (6page)

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In a non-cooperative dynamic game, each player participating in a changing environment aims to optimize its actions selfishly. In this paper, we focus our analysis on a class of games, namely dynamic potential game in multiagent systems. The problems of the game with constraints and without constraints are both considered; in both cases, we propose algorithms to learn the Nash equilibrium (NE) in a distributed fashion. The idea of NE learning is relied on two-time-scale dynamics and convex optimization. A numerical example is presented to verify the effectiveness of the proposed methods.
#Distributed optimization #distributed learning #game theory #singular perturbation theory

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PRELIMINARIES
3. PROBLEM SETTING
4. MAIN RESULTS
5. NUMERICAL SIMULATION
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

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