Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems

Langue : anglais

Edité par Springer, 2018

331988039X / 9783319880396

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents new efficient methods for optimization in realistic large-scale, multi-agent systems. These methods do not require the agents to have the full information about the system, but instead allow them to make their local decisions based only on the local information, possibly obtained during communication with their local neighbors. The book, primarily aimed at researchers in optimization and control, considers three different information settings in multi-agent systems: oracle-based, communication-based, and payoff-based. For each of these information types, an efficient optimization algorithm is developed, which leads the system to an optimal state. The optimization problems are set without such restrictive assumptions as convexity of the objective functions, complicated communication topologies, closed-form expressions for costs and utilities, and finiteness of the system's state space.

N° de réf. du vendeur 9783319880396

Titre
Game-Theoretic Learning and Distributed Optimization in Memoryless Multi-Agent Systems
Auteur
Tatiana Tatarenko
Éditeur
Springer
Année de publication
2018
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
331988039X
ISBN à 13 chiffres
9783319880396
Poids de l'article
289 grammes
Dimensions
235x155x11 mm

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