Strategic Decision-Making in Multi-Agent Domains: A Weighted Potential Dynamic Game Approach

要約

インタラクティブなマルチエージェント設定では、エージェントの相互接続された目的から意思決定の複雑さが生じます。
動的ゲーム理論は、そのような複雑さを分析するための正式なフレームワークを提供します。
しかし、動的ゲームを解決してナッシュ均衡を決定するには、結合された最適制御問題を解決する必要があるため、計算上の課題が生じます。
これに対処するための重要なアイデアは、ポテンシャル ゲームを活用することです。ポテンシャル ゲームとは、ポテンシャル関数を最適化することでナッシュ均衡の計算を可能にするポテンシャル関数を備えたゲームです。
私たちは、動的なポテンシャル ゲームは、多くのマルチエージェント インタラクションにおけるインタラクティブな意思決定を効果的に促進できると主張します。
重み付けされた潜在的な動的ゲームに変換できる、現実的なマルチエージェント インタラクティブ シナリオの構造を特定します。
結果として得られる加重ポテンシャル動的ゲームの開ループ ナッシュ均衡が、単一の最適制御問題を解くことによって取得できることを示します。
我々は、さまざまなシミュレーション研究を通じて、提案された方法の有効性を実証し、フィードバックナッシュ均衡に非常に近いことと、最先端のゲームソルバーと比較して解決時間の大幅な改善を示します。

要約(オリジナル)

In interactive multi-agent settings, decision-making complexity arises from agents’ interconnected objectives. Dynamic game theory offers a formal framework for analyzing such intricacies. Yet, solving dynamic games and determining Nash equilibria pose computational challenges due to the need of solving coupled optimal control problems. To address this, our key idea is to leverage potential games, which are games with a potential function that allows for the computation of Nash equilibria by optimizing the potential function. We argue that dynamic potential games, can effectively facilitate interactive decision-making in many multi-agent interactions. We will identify structures in realistic multi-agent interactive scenarios that can be transformed into weighted potential dynamic games. We will show that the open-loop Nash equilibria of the resulting weighted potential dynamic game can be obtained by solving a single optimal control problem. We will demonstrate the effectiveness of the proposed method through various simulation studies, showing close proximity to feedback Nash equilibria and significant improvements in solve time compared to state-of-the-art game solvers.

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