Real-Time Solution-Seeking for Game-Theoretic Autonomous Driving via Time-Distributed Iterations
Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学）
本文提出基于牛顿和牛顿-康托罗维奇方法的时间分布迭代算法，用于实时求解博弈论模型预测控制中的纳什均衡，通过潜在游戏框架实现自动驾驶中的快速决策。
2026-10-21 cs.SY eess.SY
Distributed Nash Equilibrium Seeking with Stochastic Event-Triggered Mechanism
针对有向图中多参与者非合作博弈的通信受限问题，提出概率型随机事件触发分布式 NE 求解算法，证明其指数收敛、无 Zeno 行为，并通过频谱接入仿真验证有效性。
2023-04-20 cs.SY eess.SY
Distributed Nash Equilibrium Seeking with Logarithmic Bit Rates over Digital Channels
Zhejiang University（浙江大学）；Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；ByteDance（字节跳动）
本文针对分布式纳什均衡寻求问题，提出带时变缩放误差状态量化的基于无源性的算法，确定通信复杂度下界，实现比特率指数级降低，通过仿真验证理论结果。
2026-08-13 cs.SY eess.SY
Distributed Generalized Nash Equilibrium Seeking for Energy Sharing Games
随着分布式发电机和储能系统的普及，电力系统中传统的被动消费者已经逐渐演变成所谓的“产消者”，即，积极主动的消费者，既可以生产电力，也可以消耗电力。为了鼓励产消者之间的能量交换，越来越多地采用能量共享，这通常被表述为广义纳什博弈（GNG）。在本文中，提出了一种分布式的方法来寻求广义纳什均衡（GNE）的能量共享游戏。为此，我们将GNG转换成一个等价的优化问题。一个Krasnosel'ski{\displaystyle\mathrm}-Mann迭代型算法，从而设计来解决这个问题，从而找到GNE在一个分布式的方式。基于非扩张算子理论，严格证明了算法的收敛性。通过对3个产消者的实验验证了算法的性能，并通过对123个产消者的仿真测试了算法的可扩展性。
2020-04-09 cs.SY eess.SY
Contractivity of Distributed Optimization and Nash Seeking Dynamics
本文从收缩理论视角研究分布式优化与纳什均衡寻求动态，给出鞍点矩阵对数范数新界，建立分布式梯度流在不变子空间上的强收缩性，并给出伪梯度与最优响应博弈中强收缩的充分条件及其等价性。
2023-09-21 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Nash Equilibrium Seeking for Open Multi-Coalition Games: A Mass-Preserving Gradient-Tracking-Based Algorithm
School of Mechano-electronic Engineering, Xidian University（西安电子科技大学机电工程学院）；School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University（华北电力大学控制与计算机工程学院）
针对开放多联盟网络中智能体动态进出导致的梯度信息丢失问题，提出质量保持的梯度跟踪算法，实现分布式纳什均衡寻求，并设计指数间隔递减步长加速收敛，仿真验证有效性。
2026-10-07 cs.SY eess.SY
Distributed forward-backward (half) forward algorithms for generalized Nash equilibrium seeking
我们提出了两个分布式算法计算的广义纳什均衡单调游戏。第一个算法遵循向前-向后-向前算子分裂，而第二个算法遵循向前-向后-半向前算子分裂，它要求游戏的伪梯度映射是协迫的。最后，我们通过数值实验将它们与分布式预处理前后向算法进行了比较。
2020-02-14 cs.GT cs.SY eess.SY
An Efficient Distributed Nash Equilibrium Seeking with Compressed and Event-triggered Communication
针对有向图网络化博弈中通信带宽受限的问题，提出压缩事件触发的ETC-DNES及随机扩展SETC-DNES，仅需行随机矩阵即可保证收敛并显著降低比特与通信轮次开销。
2024-06-14 cs.SY eess.SY
Extremum Seeking Tracking for Derivative-free Distributed Optimization
本文提出一种结合梯度跟踪与极值搜索的分布式优化算法，在目标函数未知且仅能获取局部测量的场景下，通过李雅普诺夫和平均分析及共识理论实现任意精确的解估计，并用数值模拟验证。
2024-11-07 cs.SY eess.SY math.OC
A continuous-time distributed generalized Nash equilibrium seeking algorithm over networks for double-integrator agents
我们考虑一个系统的单或双积分代理在网络上玩广义纳什博弈，在部分信息的情况下。我们解决了广义纳什均衡寻求问题，设计一个完全分布式的动态控制器，基于连续时间的共识和原始-对偶梯度动力学。我们的主要技术贡献是显示收敛的闭环系统的变分平衡，强单调性和Lipschitz连续性的游戏映射，利用单调性和稳定性理论的投影动力系统。
2020-03-02 cs.MA cs.SY eess.SY
Continuous-Time Distributed Seeking for Variational Generalized Nash Equilibrium of Online Game
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）；Southeast University（东南大学）
本文提出两种连续时间分布式变分广义纳什均衡寻求算法，实现常数遗憾界和次线性拟合界，优于在线优化问题和在线游戏的现有标准。同时引入动态事件触发机制以减少通信，保持性能并禁止Zeno行为，且证明通信噪声不影响结果有效性。
2026-04-10 cs.SY eess.SY math.OC
Extremum Seeking Control for Scalar Maps with Distributed Diffusion PDEs
本文研究由分布扩散偏微分方程控制的静态标量映射的梯度极值搜索控制，通过无限维反步变换设计补偿控制器并优化探测信号，提出基于平均化的方法，利用 Lyapunov 分析证明局部指数稳定性与轨迹收敛性，数值仿真验证了其有效性。
2024-06-03 cs.SY eess.SY math.OC
Compression-based Privacy Preservation for Distributed Nash Equilibrium Seeking in Aggregative Games
本文针对聚合博弈中分布式纳什均衡求解的通信负担与隐私泄露问题，提出一种基于随机压缩的算法，在节省通信资源的同时通过压缩误差实现差分隐私，并证明其收敛精度，仿真验证了有效性。
2024-05-06 cs.GT cs.SY eess.SY
Distributed Stackelberg Equilibrium Seeking for Networked Multi-Leader Multi-Follower Games with A Clustered Information Structure
本文针对网络化多领导者-多跟随者Stackelberg博弈中领导者仅能获取部分信息的集群信息结构，提出基于隐式梯度估计和网络共识的分布式求解算法，并证明其收敛性及约束处理能力。
2024-01-16 cs.SY eess.SY
Extremum Seeking Control for Wave-PDE Actuation with Distributed Effects
UERJ（里约热内卢州立大学）；UCSD（加州大学圣地亚哥分校）
本文提出一种基于分布式效应的波PDE作动器极值寻求控制方法，通过轨迹生成和反步法设计控制律，实现无限维系统的实时优化与稳定性保障。
2026-01-05 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Event-Triggered Nash Equilibrium Seeking for Noncooperative Games
本文提出一种基于分布式事件触发极值寻求的无模型纳什均衡求解算法，通过正弦扰动估计伪梯度并保证闭环稳定与避免芝诺行为，最终在寡头垄断场景中验证其有效性。
2025-05-10 cs.SY eess.SY math.OC
Linear Convergent Distributed Nash Equilibrium Seeking with Compression
本文针对有向图上非合作博弈的分布式纳什均衡寻求问题，提出压缩分布式算法C-DNES，仅需行随机邻接矩阵即可实现线性收敛，并在不同压缩器下显著降低通信比特成本。
2023-09-21 cs.MA cs.SY eess.SY
Distributed Time-Varying Optimization via Unbiased Extremum Seeking
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；Tel-Aviv University（特拉维夫大学）；University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校）
本文提出一种基于无偏极值搜索的分布式时变优化框架，无需导数信息，支持有向图、可调收敛速率，并通过李括号平均和LMI条件保证收敛，数值实验验证有效。
2026-09-09 cs.SY eess.SY math.OC
Communication-efficient and Differentially-private Distributed Nash Equilibrium Seeking with Linear Convergence
针对有向图上分布式非合作博弈的 NE 求解，本文提出 CDP-NES 框架，通过 Laplacian 噪声与差分压缩同时实现 ε-差分隐私、通信节省和线性收敛。
2024-05-08 cs.GT cs.SY eess.SY
Tracking-based distributed equilibrium seeking for aggregative games
Alma Mater Studiorum - Universita‘ di Bologna（博洛尼亚大学）；IMT School for Advanced Studies Lucca（卢卡高等研究学院）；University of Seville（塞维利亚大学）；University of Oxford（牛津大学）
针对网络下聚合博弈的纳什均衡搜索问题，提出两种带跟踪机制的全分布式算法，分别处理局部约束和耦合约束场景，证明其线性收敛性并通过仿真验证有效性与先进性。
2024-02-12 cs.GT cs.SY eess.SY
Fast Distributed Algorithm for Aggregative Games in Malicious Environment
Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, Huazhong University of Science and Technology, Ministry of Education（华中科技大学图像处理与智能控制教育部重点实验室）
本文提出一种在恶意环境下针对聚合博弈的快速分布式算法，通过引入异质可信度概率框架和多轮通信机制，实现算法的快速收敛与鲁棒性。
2025-11-28 cs.SY eess.SY
Switched Turn-based Adaptive Source Seeking Strategy using Estimation and Information-driven Direction of Improvement
Indian Institute of Technology Madras（印度马德拉斯理工学院）
本文提出结合EKF估计与FIM方向选择的循环源搜寻框架，采用基于测量的收敛检测，在静止和移动源场景下较纯信息或估计驱动策略的跟踪性能更优、估计误差更小。
2026-08-25 cs.RO cs.SY eess.SY
Fully distributed and resilient source seeking for robot swarms
University of Granada（格拉纳达大学）；Hunan University（湖南大学）
针对现有机器人群体源搜索算法灵活性与故障恢复能力不足的问题，提出一种完全分布式的源搜索方案，通过局部测量与分布式估计实现无需中央协调的运动控制，经大规模仿真验证有效。
2026-08-18 cs.RO cs.SY eess.SY
Generalized Nash Equilibrium Seeking Algorithm Design for Distributed Constrained Multi-Cluster Games
针对同时含集群内合作、集群间竞争及多类约束的多集群博弈问题，设计基于梯度下降与投影的分布式算法求解变分广义纳什均衡，证明其渐近收敛性并通过仿真验证有效性。
2023-06-16 cs.SY eess.SY
An asynchronous, forward-backward, distributed generalized Nash equilibrium seeking algorithm
本文提出一种基于预处理前向-后向分裂的异步分布式算法，通过节点辅助变量重新设计更新规则，高效求解高度互联非合作博弈的广义纳什均衡，提升可扩展性并增强对通信延迟的鲁棒性。
2019-01-14 cs.GT cs.SY eess.SY
Distributed Nash Equilibrium Seeking via the Alternating Direction Method of Multipliers
University of Toronto（多伦多大学）
本文提出一种基于近似ADMM的快速算法，用于求解多玩家博弈的纳什均衡，通过通信图和轻微的函数假设实现收敛性证明与收敛率分析。
2016-12-01 cs.GT cs.SY eess.SY
Data-Driven Spiking Control for Distributed $\varepsilon$-Nash Equilibrium Seeking
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Tsinghua University（清华大学）
本文提出数据驱动尖峰控制方法，用于分布式$\varepsilon$-纳什均衡寻求，通过鲁棒LMI从数据计算增益并以两种尖峰实现，保证最终界和均衡性能。
2026-09-15 cs.SY eess.SY
Extremum Seeking Control with an Adaptive Gain Based On Gradient Estimation Error
本文提出了一种极值搜索控制算法，具有自适应步长，调整的基础上的梯度估计的质量控制器的侵略性。自适应步长确保了梯度下降产生的积分作用不会使闭环系统不稳定。为了量化梯度估计的质量，我们提出了一个批处理最小二乘估计与一个新的加权，并表明它产生有界的估计误差，其中的不确定性是由于未知的费用函数的曲率。自适应步长，然后最大限度地减少组合植物和控制器李雅普诺夫函数的最坏情况下的估计误差。我们证明，我们的ESC是输入状态稳定的抖动信号。最后，我们证明了我们提出的ESC通过五个数值例子，一个说明，一个实际的，和三个基准。
2021-12-18 cs.SY eess.SY math.OC
Sensor-Noise Mitigation in Extremum Seeking Control Using Adaptive Numerical Differentiation
University of Michigan（密歇根大学）；University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校）
本文提出了一种基于自适应输入和状态估计的极值寻求控制方法，用于抑制传感器噪声对控制性能的影响。
2026-02-08 cs.SY eess.SY
Collision-free Source Seeking and Flocking Control of Multi-agents with Connectivity Preservation
University of Groningen（格罗宁根大学）
本文提出了一种基于分布式控制的多智能体系统源寻找与群体控制方法，通过优化问题解决碰撞避免和连通性保持问题。
2026-01-30 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed Nash Equilibrium Seeking By Gossip in Games on Graphs
University of Toronto（多伦多大学）
本文提出在图上游戏中的 gossip 方法寻找纳什均衡，通过设计通用通信图实现部分耦合成本函数的玩家仅交换所需信息，并证明在递减步长下几乎必然收敛到纳什均衡。
2016-10-06 cs.GT cs.SY eess.SY
Generalized uncertain Nash games: Reformulation and robust equilibrium seeking -- Extended version
针对受多面体不确定集扰动的广义Nash均衡问题，本文推导出确定性的有限维扩展博弈重构，并基于单调算子理论设计了一种全分布式加速算法，在弱结构假设下收敛至原始不确定博弈的Nash均衡。
2023-04-06 cs.SY eess.SY
Safe Newton-Based Extremum Seeking for Static Maps with Delayed Output Measurements
School of Engineering and Computing, Christopher Newport University（克里斯托弗纽波特大学工程与计算学院）；State University of Rio de Janeiro（里约热内卢州立大学）
本文提出延迟安全牛顿极值搜索框架，通过无模型预测器和鲁棒CLF-CBF二次规划，在未知静态映射、安全约束及延迟测量下实现约束优化，并保证收敛与安全。
2026-09-15 cs.SY eess.SY
Nash Equilibrium Seeking for High-order Multi-agent Systems with Unknown Dynamics
本文研究了一类动态未知的高阶多智能体系统的纳什均衡搜索问题。不同于现有的结果，单积分器，我们的目标是引导这类不确定的高阶代理的输出，一些非合作博弈的纳什均衡在一个分布式的方式。为了克服高阶结构、未知的非线性和监管要求带来的困难，我们首先为每个代理引入一个虚拟玩家，并为他们解决一个辅助的非合作博弈。然后，我们开发了一个分布式的自适应协议，通过嵌入这个辅助游戏动态到一些适当的跟踪控制器的原始代理来解决这个问题。在一定的激励持续存在条件下，讨论了参数的收敛问题。数值算例验证了算法的有效性。
2021-01-08 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed GNE seeking under partial-decision information over networks via a doubly-augmented operator splitting approach
针对部分决策信息下的共享耦合约束博弈，提出基于双重增广变量与单调算子分裂的单层分布式算法，实现原对偶完全分布式并以固定步长收敛至变分 GNE。
2018-08-13 cs.GT cs.SY eess.SY
Distributed equilibrium seeking in aggregative games: linear convergence under singular perturbations lens
提出一种全分布式算法，通过跟踪机制重构聚合变量，利用奇异摄动框架分析，在强单调博弈中实现线性收敛，并在智能电网电压支撑案例中验证有效性。
2025-05-27 cs.GT cs.SY eess.SY
Robust Nash equilibrium seeking based on semi-Markov switching topologies
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文研究了在存在外部扰动和不确定动力学的情况下，通过半马尔可夫切换拓扑通信的第二阶玩家的分布式鲁棒纳什均衡寻求问题，提出了一种结合超扭曲积分滑模控制与领导者-跟随者一致性协议的新算法，并引入了基于采样的事件触发机制以减少冗余信息传输，理论分析证明了在均方意义下可以实现领导者-跟随者一致性，最后通过连接性控制游戏验证了算法有效性。
2026-05-21 cs.SY eess.SY math.OC
Multi-Robot Dynamical Source Seeking in Unknown Environments
Purdue University（普渡大学）；The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
本文提出了一个算法框架的分布式在线源搜索，称为“DoSS”，与多机器人系统在一个未知的动态环境。我们的算法，建立在一个新的概念，称为虚拟置信上限（D-UCB），集成了未知环境的估计和任务规划的多个机器人同时进行，因此，驱动机器人团队的稳定状态，其中多个感兴趣的源位于。与标准UCB算法不同，D-UCB算法的引入显著降低了多机器人任务规划子问题求解的计算复杂性.这也使我们的“DoSS”算法可以实现在一个分布式的在线方式。该算法的性能在理论上得到了保证，表现出一个次线性上界的累积遗憾。一个实际的甲烷排放寻求问题的数值结果也证明了所提出的算法的有效性。
2021-05-07 cs.RO cs.SY eess.SY
Seeking Nash Equilibrium in Non-cooperative Quadratic Games Under Delayed Information Exchange
Dalian University of Technology（大连理工大学）；The University of Tokyo（东京大学）
本文研究了在延迟信息交换下非合作二次游戏中寻找纳什均衡的方法，通过设计估计机制和限制学习率，实现了策略配置的渐近收敛。
2026-02-21 cs.SY eess.SY
Least Squares based Estimation of Thevenin Equivalent in Noisy Distribution Grid
针对配电网动态特性导致戴维南参数实时识别困难的问题，提出融合极值搜索法与在线最小二乘估计的新方法，可在噪声环境下鲁棒自适应地实时估计各节点戴维南等效参数，仿真验证了其提升电网管理与韧性的潜力。
2025-02-23 cs.SY eess.SY
An inexact-penalty method for GNE seeking in games with dynamic agents
我们考虑一个网络的自主代理的输出是在一个游戏中的行动耦合约束。在这样的网络场景中，代理寻求使用分布式信息最小化耦合代价函数，同时满足耦合约束。目前的方法考虑使用原始-对偶方法的小类多积分器代理。这些方法只能保证稳态约束满足。相比之下，我们提出了一个不精确的惩罚方法，使用一个障碍函数的非线性代理与平衡无关的被动动力学。我们表明，这些动态收敛到ε-GNE，同时满足所有时间的约束，而不仅仅是在稳态。我们在完全信息和部分信息环境中开发这些动态。在部分信息环境中，对他人行为的动态估计被用来做出决策，并通过本地通信进行更新。提供了在光网络和柔性机器人速度同步中的应用。
2021-04-23 cs.SY eess.SY
Distributed Equilibrium-Seeking in Target Coverage Games via Self-Configurable Networks under Limited Communication
Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University（普渡大学埃尔莫电气与计算机工程学院）；Department of Aerospace Engineering, University of Michigan（密歇根大学航空航天工程系）
研究在有限通信下，传感代理团队如何通过自配置网络协作监控可能被攻击者重新定位的目标，提出基于子模性质的分布式框架，理论证明策略收敛于近似纳什均衡，实现近优游戏价值和更高目标覆盖。
2026-03-18 cs.GT cs.MA cs.SY
Learning generalized Nash equilibria in multi-agent dynamical systems via extremum seeking control
本文研究强单调对策中广义纳什均衡的学习问题。首先，我们提出了一种新的连续时间求解算法，使用定期投影和一阶信息。作为第二个主要贡献，我们设计了一个数据驱动的前一种算法的变体，每个代理通过零阶信息，即测量他们的个人代价函数值，作为典型的极值寻求控制，估计他们的个人伪梯度。第三，我们推广我们的设置和结果的多智能体系统的非线性动力学。最后，我们将我们的算法应用于机器人传感器网络的连接控制和分布式风电场优化。
2020-07-21 cs.SY eess.SY math.OC
Distributed Algorithms for Stochastic Source Seeking with Mobile Robot Networks: Technical Report
Systems Engineering Dept. University of Pennsylvania Philadelphia, PA 19104（系统工程系 佩斯大学 费城 PA 19104）
本文提出分布式控制策略用于定位噪声信号源，针对有模型和无模型两种场景，采用随机梯度方法实现机器人网络在局部最大值区域的收敛。
2014-04-11 cs.MA cs.RO cs.SY
Extremum-Seeking Adaptive-Droop for Model-free and Localized Volt-VAR Optimization
在有源配电系统中，采用电压无功优化（VVO）方法来实现网络级目标，如最小化网络功率损耗。常用的基于模型的集中式和分布式VVO算法在没有通信系统以及模型和测量不确定性的情况下表现不佳。在本文中，我们提出了一种无模型的局部电压无功控制方法，网络级优化，不需要与其他决策代理的通信。该算法是基于极值搜索方法，只使用本地测量，以最大限度地减少网络的功率损耗。为了证明所提出的极值寻求控制器收敛到最优解，我们还推导出数学条件的损失最小化问题是凸的控制变量。本地控制器在高度可变的场景中引起稳定性问题。因此，所提出的极值搜索控制器与自适应下垂控制模块集成，以提供稳定的局部控制响应。所提出的方法是使用IEEE 4总线和IEEE 123总线系统进行验证，并实现了损耗最小化的目标，同时保持电压在预先规定的限制，即使在高度可变的DER生成场景。
2021-07-09 cs.SY eess.SY
Data-Driven Koopman-Enhanced Extremum Seeking for Oscillation Damping in Nonlinear Systems
Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室）
本文提出一种基于提升Koopman状态空间的数据驱动极值搜索控制方法，通过线性嵌入非线性动力学以提高梯度估计精度和状态干扰抑制能力，实验证明其在Van der Pol振子中表现更优，适用于振动抑制、运动控制及逆变器主导电力系统子同步振荡抑制。
2026-05-13 cs.SY eess.SY
Prescribed-Time Distributed Generalized Nash Equilibrium Seeking
Naval Postgraduate School（美国海军研究生学院）
针对安全关键多智能体系统，提出首个全分布式算法，在用户预设时间T内求解带共享耦合约束的广义纳什均衡问题，采用多速率增益调度解耦观测器、优化与对偶一致性三层耦合。
2026-06-19 cs.SY eess.SY math.OC
Multivariable Stochastic Newton-Based Extremum Seeking with Delays
本文提出一种基于牛顿法的随机极值搜索控制方法，结合预测器反馈与Hessian逆估计，解决多输入系统在输入延迟下的实时优化问题，确保指数稳定与收敛。
2025-02-02 cs.SY eess.SY math.OC
Distributionally Robust Nash Equilibrium Seeking with Partial Observations and Distributed Communication
UCSD（加州大学圣地亚哥分校）
研究了随机单次游戏，考虑样本共享和个体可访问两种情况，提出ISBRAG算法求解分布鲁棒纳什均衡，并通过模拟验证结果。
2026-05-15 cs.GT cs.SY eess.SY
A Robust Time-Delay Approach to Extremum Seeking via ISS Analysis of the Averaged System
对于N维静态二次映射，我们提出了一种基于梯度的时延极值搜索方法，在连续域和离散域都是首次。在最近介绍的（连续域中的二维映射），我们将系统的时间延迟（中立型系统的形式Hale在连续的情况下）。这个系统是平均线性常微分方程系统的O（$\varepsilon$）-扰动，其中$\varepsilon$是一个平均周期.我们进一步明确地提出了中立型系统的线性常微分方程，其中O（$\varepsilon$）-项被认为是具有小参数$\varepsilon$的长度的分布时滞的扰动。采用常数变易公式进行区域输入到状态稳定性（ISS）分析，大大简化了以往采用的Lyapunov-Krasovskii（L-K）方法进行的分析，简化了条件，改善了结果。从文献中的例子说明了新方法的效率，允许本质上很大的不确定性的海森矩阵上的界限$\varepsilon$，不太小。
2023-02-03 cs.SY eess.SY
Sliding-Mode Nash Equilibrium Seeking for a Quadratic Duopoly Game
本文提出一种基于分布式滑模控制与极值搜索的无模型方法，实现双寡头非合作博弈中纳什均衡的有限时间稳定收敛，并通过仿真验证了理论结果。
2024-05-24 cs.SY eess.SY math.OC
Ensuring both Provable Convergence and Differential Privacy in Nash Equilibrium Seeking on Directed Graphs
针对有向图上完全分布式纳什均衡寻求中的隐私保护问题，提出一种利用独立噪声且免加密的方法，在有限累积隐私预算下同时实现了精确收敛与严格差分隐私。
2023-04-10 cs.GT cs.SY eess.SY
A Distributed Nash Equilibrium Seeking in Networked Graphical Games
University of Toronto（多伦多大学）
本文研究了在网络博弈中通过分布式 gossip 方法寻找纳什均衡的问题，提出了一种通用通信图，使玩家仅交换所需信息，并证明了在逐渐减小的步长下，几乎确定性收敛到纳什均衡，同时分析了通信图和干扰图参数之间的权衡以及收敛速率的影响。
2017-03-28 cs.GT cs.SY eess.SY
The projection method for continuous-time consensus seeking
Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院特拉佩兹尼科夫控制科学研究所）
研究连续时间分布式一致性算法的收敛区域，提出利用正交投影方法实现一致性。
2015-07-15 cs.MA cs.SY eess.SY
