Abstract-This paper anser ändlig-horisont optimal kontroll för multi-agent system som är föremål för additiv Gaussian distribuerade stokastisk störning och en slump begränsning. Problemet är särskilt svårt när agenter är kopplade genom en gemensam slump begränsning, vilket begränsar sannolikheten för begränsning överträdelse av någon av agenterna i systemet. Även om tidigare strategier [1][2] kan lösa ett sådant problem på ett centraliserat sätt är skalbarhet en fråga. Vi föreslår en dubbel sönderdelningsbaserad algoritm, nämligen marknadsbaserad iterativ riskallokering (MIRA), som löser multiagentproblemet på ett decentraliserat sätt. Algoritmen tar upp frågan om skalbarhet genom att låta varje agent optimera sin egen kontrollingång med tanke på ett fast värde på en dualvariabel, som delas mellan agenter. En central modul optimerar den dubbla variabeln genom att lösa ett rotfinnande problem iterativt. MIRA ger exakt samma optimala lösning som den centraliserade optimeringsmetoden eftersom den återger KKT-förhållandena för den centraliserade metoden. Även om algoritmen har en centraliserad del, använder den vanligtvis mindre än 0,1 % av den totala beräkningstiden. Vår strategi är jämförbar med en prisjusteringsprocess i en konkurrensutsatt marknad som kallas tâtonnement eller Walrasian auktion: varje agent optimerar sin efterfrågan på risk till ett givet pris, medan den centrala modulen (eller marknaden) optimerar priset på risk, vilket motsvarar den dubbla variabeln. Vi ger ett bevis på existensen och optimaliteten av lösningen av vår decentraliserade problemformulering, samt en teoretisk garanti för att MIRA kan hitta lösningen. De empiriska resultaten visar en signifikant förbättring av skalbarheten.
Författarna till REF utvidgar dessa tillvägagångssätt till att omfatta kontroll av multiagentsystem.
Decentralized chance-constrained finite-horizon optimal control for multi-agent systems
{'venue': '49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'journal': '49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}