The adaptive game method of events synchronization in multiagent systems in the conditions of uncertainty is developed. The essence of a method consists in alignment of delays of approach of events on the basis of supervision of actions of the next players. The formulation of stochastic game is executed and game algorithm for its solving is developed. Influences of parameters on convergence of a game method are investigated by means of computer experiment.
1. Weiss G. Multiagent Systems. A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence / G. Weiss, editor. — Springer Verlag, Berlin, 1996. — 643 pp.
2. Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems / M. Wooldridge. — John Wiley & Sons, 2002. — 366 p.
3. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. — М.: Наука, 1981. — 257 с.
4. Lindsey W. C. Synchronization system in communication and control / W. C. Lindsey. — Prentice-Hall, Englewood Cliffs. — New Jersy, 1972.
5. Блехман И. И. Синхронизация в природе и технике / И. И. Блехман. — М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1981. — 352 с.
6. Варшавский В. И. Оркестр играет без дирижера: Размышления об эволюции некоторых технических систем и управление ими / В. И. Варшавский, Д. А. Поспелов. — М.: Наука, 1984. — 207 с.
7. Устойчивость, структуры и хаос в нелинейных сетях синхронизации / В. С. Афраймович, В. И. Некоркин, Г. В. Осипов, В. Д. Шалфеев; под ред. А. В. Гапонова-Грехова, М. И. Рабиновича. — ИПФ АН СССР. — Горький, 1989. — 256 с.
8. Осипов Г.В. Информационная динамика: синхронизация в сложных осцилляторных сетях / Г. В. Осипов // Учебно-методические материалы по программе повышения
квалификации «Информационные технологии и компьютерное моделирование в прикладной математике». — Нижний Новгород, 2007. — 102 с.
9. Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах: От диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации / И. Пригожин, Г. Николис. — М.: Мир, 1979. — 512 с.
10. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам: пер. с англ. / Г. Хакен. — М.: КомКнига, 2005. — 248 с.
11. Самоорганизация и многоагентные системы. I. Модели многоагентной самоорганизации / В. И. Городецкий // Изв. РАН. Теория и системы управления. — 2012. — № 2. — С. 92–120.
12. Самоорганизация и многоагентные системы. II. Приложения и технология разработки /
В. И. Городецкий // Изв. РАН. Теория и системы управления. — 2012. — № 3. — С. 55–75.
13. Доманский В. К. Стохастические игры // Математические вопросы кибернетики. — 1988. — № 1. — С. 26–49.
14. Назин А. В. Адаптивный выбор вариантов: Рекуррентные алгоритмы / А. В. Назин, А. С. Позняк. — М.: Наука, 1986. — 288 с.
15. Fudenberg D. The Theory of Learning in Games / D. Fudenberg, D. K. Levine. — Cambridge, MA: MIT Press, 1998. — 292 p.
16. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики / Э. Мулен. — М.: Мир, 1985. — 200 с.
17. Граничин О. Н. Введение в методы стохастической аппроксимации и оценивания: учеб. пособие / О. Н. Граничин. — СПб.: Издательство СПб. университета, 2003. — 131 с.