多智能体强化学习：定义、框架与关键技术综述

2025年12月16日 互联网

一、多智能体系统的定义与核心特征

多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是由多个具备自主决策能力的智能体组成的分布式系统，其核心目标是通过协作或竞争完成复杂任务。与单智能体系统相比，MAS具有以下关键特征：

  1. 自主性：每个智能体可独立感知环境并执行动作，无需中央控制。例如，在自动驾驶场景中，每辆车作为独立智能体，需根据周围车辆动态调整行驶策略。
  2. 分布式决策：智能体间通过局部通信或隐式交互实现全局目标。以物流机器人为例，多个机器人需协调路径规划以避免碰撞，同时优化整体运输效率。
  3. 动态适应性：系统需应对非平稳环境（如对手策略变化或环境状态突变）。在机器人足球比赛中，攻防双方智能体需实时调整战术以应对对方策略。
  4. 异构性：智能体可能具备不同能力或目标。例如，在灾难救援场景中，无人机负责侦察，地面机器人负责搬运，两者需通过任务分配实现协同。

二、多智能体强化学习的技术框架

MARL将强化学习（RL）扩展至多智能体场景，其核心是通过智能体间的交互学习最优策略。典型框架包含以下模块：

1. 环境建模

  • 联合状态空间：定义所有智能体的状态集合，例如在网格世界中，状态可表示为各智能体的位置与资源分布。
  • 联合动作空间：所有智能体动作的组合，如多个机器人同时选择移动方向。
  • 转移函数与奖励函数：需考虑智能体间的交互影响。例如，在协作任务中，奖励可能基于团队整体表现；在竞争任务中，奖励可能为零和或非零和关系。

2. 学习范式

  • 独立学习（Independent Learning）：每个智能体独立应用单智能体RL算法（如Q-Learning），忽略其他智能体的影响。此方法简单但易导致非平稳性问题（其他智能体策略变化导致环境不稳定）。
  • 联合学习（Joint Learning）：将所有智能体视为单一联合智能体，学习联合策略。此方法适用于小规模系统，但状态-动作空间随智能体数量指数增长，难以扩展。
  • 集中训练-分散执行（CTDE）：训练阶段使用全局信息（如联合状态）指导学习，执行阶段仅依赖局部观测。典型算法如MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）通过集中式评论家网络解决信用分配问题。

3. 通信机制

  • 显式通信：智能体通过消息传递共享信息。例如，在交通信号控制中，相邻路口的智能体交换车流量数据以协调配时。
  • 隐式通信：通过动作或状态推断其他智能体意图。如围棋AI中，对手落子位置隐含策略信息。
  • 通信协议设计：需平衡通信开销与信息价值。例如，采用门控机制动态决定是否发送消息，或使用压缩编码减少带宽占用。

三、关键技术与挑战

1. 信用分配（Credit Assignment）

在协作任务中，需将团队奖励合理分配至各智能体。常见方法包括：

  • 差分奖励（Difference Rewards）：将团队奖励与智能体假设缺席时的奖励对比，突出其贡献。
  • 注意力机制：通过权重分配关注关键智能体。例如，在多机器人搬运中，为承担主要负载的机器人分配更高信用。

2. 非平稳性应对

其他智能体的策略变化导致环境动态变化。解决方案包括：

  • 对手建模（Opponent Modeling）：预测其他智能体行为。例如，在扑克AI中，通过历史动作推断对手手牌范围。
  • 元学习（Meta-Learning）：快速适应新对手策略。如使用MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）框架，在少量交互后调整策略。

3. 可扩展性优化

随着智能体数量增加，状态-动作空间爆炸式增长。优化方向包括：

  • 参数共享：所有智能体共享神经网络参数，仅输入局部观测不同。适用于同构智能体场景（如无人机编队）。
  • 分层抽象：将智能体分组或定义高层角色。例如，在战争模拟中，将士兵分为侦察组、攻击组等，降低协同复杂度。

四、典型应用场景与实现建议

1. 自动驾驶车队协同

  • 场景描述：多辆自动驾驶车需协调变道、超车等动作以避免拥堵。
  • 实现步骤：
    1. 定义局部观测（如前后车距、速度）与全局目标（如最小化整体通行时间）。
    2. 采用CTDE框架，使用MADDPG算法训练策略。
    3. 通过V2X通信实现显式信息交换（如意图广播）。
  • 注意事项：需处理通信延迟与丢包问题，可采用预测补偿机制。

2. 工业机器人协作

  • 场景描述：多臂机器人协同完成装配任务。
  • 实现步骤：
    1. 将任务分解为子任务（如抓取、传递、安装），为每个机器人分配角色。
    2. 使用集中式任务分配器动态调整角色。
    3. 采用隐式通信（如通过力传感器感知协作状态）。
  • 性能优化：引入安全层（Safety Layer）防止机械臂碰撞。

五、未来发展方向

  1. 大规模MARL：研究如何扩展至数百甚至上千智能体，可能结合图神经网络（GNN）处理关系信息。
  2. 人机混合系统：探索人类与AI智能体的协作模式，如通过自然语言指令引导机器人团队。
  3. 鲁棒性与安全性：增强系统对恶意智能体的防御能力，例如在去中心化金融中防止策略操纵。

多智能体强化学习作为分布式AI的核心方向，其研究不仅推动理论发展，更在自动驾驶、机器人、游戏AI等领域展现巨大潜力。开发者需结合具体场景选择合适框架，并持续优化协作机制与可扩展性，以构建高效、鲁棒的智能体系统。

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