Motivated by the markets operating on fast time scales, we present a framework for online coalitional games with time-varying coalitional values and propose real-time payoff distribution mechanisms. Specifically, we design two online distributed algorithms to track the Shapley value and the core, the two most widely studied payoff distribution criteria in coalitional game theory. We show that the payoff distribution trajectory resulting from our proposed algorithms converges to a neighborhood of the time-varying solutions. We adopt an operator-theoretic perspective to show the convergence of our algorithms. Numerical simulations of a real-time local electricity market and cooperative energy forecasting market illustrate the performance of our algorithms: {the difference between online payoffs and static payoffs (Shapley and the core) to the participants is little; online algorithms considerably improve the scalability of the mechanism with respect to the number of market participants.


翻译:受快速时间尺度市场运作的启发,本文提出了一种具有时变联盟值的在线合作博弈框架,并设计了实时收益分配机制。具体而言,我们构建了两种在线分布式算法,以追踪合作博弈论中两种最广泛研究的收益分配准则——沙普利值和核心解。研究表明,所提算法产生的收益分配轨迹收敛到时变解的邻域内。我们采用算子理论视角证明了算法的收敛性。通过实时本地电力市场与协作能源预测市场的数值仿真,验证了算法的性能:在线收益与静态收益(沙普利值和核心解)之间的参与者差异极小;在线算法显著提升了机制相对于市场参与者数量的可扩展性。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
最新内容
论文 | 分子性质预测中的闭环自动研究与泛化认证
论文 | OmniScientist:全模态全学科AI科学家
专知会员服务
0+阅读 · 29分钟前
无人机已改变战场,但并未解决指挥问题
专知会员服务
5+阅读 · 8月14日
驱动军事决策变革的顶尖人工智能指挥系统
专知会员服务
11+阅读 · 8月11日
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
10+阅读 · 8月10日
相关VIP内容
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员