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Online Pareto optimal control of mean-field stochastic multi-player systems using policy iteration

Science China(Information Sciences) 2024年第4期67卷 21-37页

作者： Xiushan JIANG Yanshuang WANG Dongya ZHAO Ling SHI College of New Energy China University of Petroleum(East China) Department of Electronic and Computer Engineering Hong Kong University of Science and Technology

In this study, the Pareto optimal strategy problem was investigated for multi-player mean-field stochastic systems governed by It? differential equations using the reinforcement learning(RL) method.A partially model-free solution for Pareto-optimal control was derived. First, by applying the convexity of cost functions, the Pareto optimal control problem was solved using a weighted-sum optimal control problem. Subsequently, using on-policy RL, we present a novel policy iteration(PI) algorithm based on the Hrepresentation technique. In particular, by alternating between the policy evaluation and policy update steps,the Pareto optimal control policy is obtained when no further improvement occurs in system performance,which eliminates directly solving complicated cross-coupled generalized algebraic Riccati equations(GAREs).Practical numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

关键词： mean-field stochastic systems Pareto optimal control policy iteration scheme $\mathcal{H}$-representation

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