We present the FlipDyn, a dynamic game in which two opponents (a defender and an adversary) choose strategies to optimally takeover a resource that involves a dynamical system. At any time instant, each player can take over the resource and thereby control the dynamical system after incurring a state-dependent and a control-dependent costs. The resulting model becomes a hybrid dynamical system where the discrete state (FlipDyn state) determines which player is in control of the resource. Our objective is to compute the Nash equilibria of this dynamic zero-sum game. Our contributions are four-fold. First, for any non-negative costs, we present analytical expressions for the saddle-point value of the FlipDyn game, along with the corresponding Nash equilibrium (NE) takeover strategies. Second, for continuous state, linear dynamical systems with quadratic costs, we establish sufficient conditions under which the game admits a NE in the space of linear state-feedback policies. Third, for scalar dynamical systems with quadratic costs, we derive the NE takeover strategies and saddle-point values independent of the continuous state of the dynamical system. Fourth and finally, for higher dimensional linear dynamical systems with quadratic costs, we derive approximate NE takeover strategies and control policies which enable the computation of bounds on the value functions of the game in each takeover state. We illustrate our findings through a numerical study involving the control of a linear dynamical system in the presence of an adversary.


翻译:本文提出了FlipDyn,一种动态博弈模型,其中两个对手(防御者和攻击者)选择策略以最优方式接管一个涉及动态系统的资源。在任意时刻,每个玩家均可接管资源,从而控制该动态系统,但需承担状态依赖和控制器依赖的成本。该模型成为一个混合动力系统,其离散状态(FlipDyn状态)决定了当前由哪一方控制资源。我们的目标是计算这一动态零和博弈的纳什均衡。本文贡献包括四个方面:首先,针对任意非负成本,给出了FlipDyn博弈鞍点值的解析表达式及相应的纳什均衡接管策略;其次,对于具有二次成本的连续状态线性动态系统,建立了在线性状态反馈策略空间中博弈存在纳什均衡的充分条件;第三,针对具有二次成本的标量动态系统,推导出与动态系统连续状态无关的纳什均衡接管策略和鞍点值;最后,对于具有二次成本的高维线性动态系统,推导了近似纳什均衡接管策略与控制策略,从而能够计算各接管状态下博弈值函数的边界。我们通过一个包含攻击者控制线性动态系统的数值案例验证了上述结论。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
47+阅读 · 2015年12月31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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2014年12月31日
Arxiv
34+阅读 · 2022年12月20日
VIP会员
最新内容
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
《无人机蜂群通信技术研究》50页
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
战力倍增器:自主武器系统与乌克兰及加沙冲突
人工智能赋能战场情报:提速决策进程
专知会员服务
6+阅读 · 7月17日
《拥抱新兴技术:面向未来军官的教育革新》
专知会员服务
8+阅读 · 7月17日
相关资讯
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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
47+阅读 · 2015年12月31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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+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 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员