A decentralized approach to multi-agent MILPs: Finite-time feasibility and performance guarantees
A decentralized approach to multi-agent MILPs: Finite-time feasibility and performance guarantees
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多智能体 MILP 的去中心化方法：有限时间可行性和性能保证
DOI：
10.1016/j.automatica.2019.01.009
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
6.4
通讯作者：
Falsone A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Falsone A
我们解决了一个大规模的多智能体系统的优化，其中每个代理有离散和/或连续的决策变量，需要设置，以优化线性本地成本函数的总和，在线性本地和全局约束的存在。该问题归结为一个混合线性规划（MILP），在这里根据一个分散的迭代计划的基础上对偶分解，其中每个代理确定其决策向量，通过解决一个较小的MILP涉及其本地成本函数和约束给定一些对偶变量，而中央单元执行的全局耦合约束更新的对偶变量的基础上的所有代理的暂定原始解决方案。通过迭代适当收紧耦合约束，可以获得对原始MILP可行的解决方案。所提出的方法的灵感来自最近的论文MILP近似的解决方案，通过对偶分解和约束收紧，但显示有限时间收敛到一个可行的解决方案，并提供更清晰的性能保证，通过自适应收紧。在一个插电式电动汽车最优充电问题上对这两种方法进行了比较。
We address the optimization of a large scale multi-agent system where each agent has discrete and/or continuous decision variables that need to be set so as to optimize the sum of linear local cost functions, in presence of linear local and global constraints. The problem reduces to a Mixed Integer Linear Program (MILP) that is here addressed according to a decentralized iterative scheme based on dual decomposition, where each agent determines its decision vector by solving a smaller MILP involving its local cost function and constraint given some dual variable, whereas a central unit enforces the global coupling constraint by updating the dual variable based on the tentative primal solutions of all agents. An appropriate tightening of the coupling constraint through iterations allows to obtain a solution that is feasible for the original MILP. The proposed approach is inspired by a recent paper to the MILP approximate solution via dual decomposition and constraint tightening, but shows finite-time convergence to a feasible solution and provides sharper performance guarantees by means of an adaptive tightening. The two approaches are compared on a plug-in electric vehicles optimal charging problem.
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