控制与决策

作者：余芮,王倩瑶,杜凯新,熊婧,张先超

单位：嘉兴大学 信息科学与工程学院，浙江 嘉兴 314001,,同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804,,同济大学 上海自主智能无人系统科学中心，上海 200092,,嘉兴大学 信息科学与工程学院，浙江 嘉兴 314001,,嘉兴大学 信息科学与工程学院，浙江 嘉兴 314001,

关键词：分布式多集群博弈;时变拓扑;纳什均衡;在线学习算法;事件触发机制;能源互联网系统

基金：国家重点研发计划项目(2023YFC3305903).

研究讨论一类具有协同竞争耦合特性的博弈问题, 结合动态环境特征, 构建考虑时变收益函数的多集群博弈模型. 基于时变通信网络拓扑结构, 提出一种离散时间分布式纳什均衡在线学习算法, 并通过引入事件触发机制实现通信资源优化: 1) 采用预设触发条件调控智能体信息交互; 2) 在降低通信频次的同时能够维持纳什均衡求解精度. 理论分析表明, 通过精巧地选择合适的时变步长$ {\Big(}{{\alpha }_{t}}=\dfrac{1}{{{t}^{{2{a}_{1}}}}}, 0<a_1<\dfrac{1}{2}{\Big)}$和事件触发函数阈值$(C_0\alpha_t, C_0>0) $, 所设计算法能够有效克服时变环境下的传输误差和估计误差影响, 并严格证明其指数收敛特性. 能源互联网典型场景的仿真实验表明, 相较传统算法, 所提出方法在保证纳什均衡收敛精度的同时能有效降低通信次数, 验证了其工程有效性.

来源：2026年第1期

《控制与决策》期刊编辑部

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