事件驱动ADP：零和博弈中的智能优化新策略？如何利用它节省通信并避免维数灾难？探究！

文章主题：自适应动态规划, 零和博弈, 事件驱动

转自 CAAI会员中心

摘要

🌟自适应动态规划（ADP）虽在复杂非线性博弈难题上独领风骚，但仍潜藏挑战：如何高效利用数据、优化通信并减轻计算负担？💡在这个研究前沿，我们专注于事件驱动机制与单评价网络ADP架构的创新。🚀通过事件驱动ADP算法，我们实现了对二人零和博弈纳什均衡的在线学习，确保了动态且精确的解决方案。🎯关键在于巧妙设计的事件驱动条件和动态权值更新策略——它们犹如稳定器，保证系统的连贯性，并以稳健的步伐推进逼近器的收敛。🌐值得一提的是，算法中的最小内部采样间隔已证实大于一个积极的下限，这有效防止了理论上可能出现的‘芝诺悖论’，确保了实际操作的可行性与效率。🏃‍♂️💨总而言之，我们的目标是推动ADP在博弈理论中的优化，使其在解决复杂问题时既高效又无碍。🚀

关键字

自适应动态规划；零和博弈；事件驱动

0 引言

🌟文章改写🌟在零和微分博弈的复杂环境中，参与者如同完全竞争的角色，一方追求策略最大化价值，另一方则致力于最小化。这种动态关系与H∞最优控制中的控制器角色相呼应，启发了ADP（Adaptive Dynamic Programming）在设计高效控制器的应用路径。💡针对零和游戏的理论挑战，纳什均衡的求解通过哈密顿-雅克比-艾萨克方程得以体现，然而非线性系统的解析解并非易得。动态规划虽强大，但面对高维问题时却遭遇了“维数地狱”。这时，ADP凭借神经网络的逼近能力和数据驱动的降维策略，巧妙地解决了这一难题，成为优化控制领域的热门研究。🔍传统的ADP在固定采样周期下工作，控制信号在相邻点间几乎无变化，这在资源利用上可能并不高效。例如，在扰动少或系统稳定运行时，频繁执行控制可能导致通信资源的过度消耗。💡因此，寻求一种更灵活、适应性强的ADP更新策略，以优化网络资源利用和提升控制效率，成为了当前研究的重点。🚀

🌟文章改写💡在保证系统稳定性的同时，事件驱动控制巧妙地减少了不必要的控制信号传输，通过精明的设计，一旦触发特定事件，便进行采样更新控制器，而无需每次变化都传递指令。反之，非关键时刻，控制器保持不变，这就像按需执行的控制任务，既高效又节省资源。图1生动展示了这一原理。本文创新性地将事件驱动与自适应动态规划（ADP）相结合，开发出事件驱动ADP算法，旨在在线学习两人零和博弈的纳什均衡策略。通过巧妙的事件驱动条件设定和动态权重调整，确保系统的稳定性和优化性能。理论分析指出，算法中的最小采样间隔大于一个正数下限，避免了理论上可能的”无限循环”问题。实际操作中，我们通过详实的仿真实例，验证了这一算法的有效性，它在通信资源节约和计算负担减轻方面表现出显著优势。🚀# 事件驱动控制 # 自适应动态规划 # 精准控制与节省 # 纳什均衡求解 # 实证研究