En allmän modell för decentraliserad stokastisk kontroll som kallas partiell historia delning informationsstruktur presenteras. I denna modell delar kontrollanterna vid varje steg en del av sin observations- och kontrollhistoria med varandra. I denna allmänna modell ingår flera befintliga modeller för informationsutbyte som specialfall. Baserat på den information som är allmänt känd för alla kontrollanter omformuleras det decentraliserade problemet som ett motsvarande centraliserat problem ur en samordnares perspektiv. Samordnaren känner till den gemensamma informationen och väljer ut föreskrifter som kartlägger varje controllers lokala information till dess kontrollåtgärder. Det optimala kontrollproblemet hos koordinatorn visas vara en delvis observerbar Markov-beslutsprocess (POMDP) som löses med hjälp av tekniker från Markovs beslutsteori. Detta tillvägagångssätt ger 1) strukturella resultat för optimala strategier och 2) ett dynamiskt program för att erhålla optimala strategier för alla regulatorer i det ursprungliga decentraliserade problemet. Detta tillvägagångssätt förenar således de olika ad hoc-metoder som används i litteraturen. Dessutom kan de strukturella resultat om optimala kontrollstrategier som uppnås genom det föreslagna tillvägagångssättet inte uppnås genom det befintliga allmänna tillvägagångssättet (person-för-person-metoden) för att uppnå strukturella resultat i decentraliserade problem, och det dynamiska program som erhålls genom det föreslagna tillvägagångssättet är enklare än det som erhålls genom det befintliga generiska tillvägagångssättet (designers tillvägagångssätt) för att erhålla dynamiska program i decentraliserade problem.
REF introducerar en modell för decentraliserad stokastisk kontroll, där ett team av agenter arbetar tillsammans för att minimera ett gemensamt mål.
Decentralized Stochastic Control with Partial History Sharing: A Common Information Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Automatic Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}