MARL多智能体强化学习
该研究领域作为一种强化学习的扩展形式，在多智能体系统领域中得到了广泛应用。其中通过整合强化学习的自我优化机制与多智能体系统的协同协作能力及竞争策略特性，在机器人集群协调控制、自动驾驶车队协同运作以及资源调度优化等方面均展现出显著的应用价值与研究意义。
MARL的基本概念
基于 MARL 的框架中, 多个智能体系统能够通过与环境的互动行为来积累奖励并逐步优化自身策略. 相较于单智能体强化学习模式, 在 MARL 中存在多智能体之间的协作、对抗或混合互动关系, 由此导致系统的整体复杂性显著提升. 以下是一些核心概念:
1. 状态（State）：当前环境的状态可能既具有全局性也可能是局部性的，在这种情况下不同个体可能会通过多种途径感知这一状态的变化情况。
2. 动作（Action）：可由不同个体执行的行为选项通常会受到各自策略的影响，在此过程中个体将决定采取何种行动以应对周围环境的变化。
3. 奖励（Reward）：每个个体根据自身的行为以及所接触的信息而产生的即时反馈即为奖励信号这种信号可能源自于个体独立运作或是通过共享机制实现协作。
4. 策略（Policy）：个体基于自身所观察到的状态信息来选择相应的行动方案这可能表现为明确决策也可能演变为随机应变的情况以适应复杂多变的情况。
5. 联合策略（Joint Policy）：当多个主体协同运作时他们共同制定的一系列行动方案将反映出整体系统的运作模式这种模式往往涉及各主体之间的协调与配合。
6. 价值函数（Value Function）：用来评估某个状态下个体所能获取的最大化未来所能积累的所有奖励值这一概念在强化学习理论中扮演着至关重要的角色
MARL中的挑战
相比单智能体强化学习，MARL引入了以下挑战：
1. 动态性和不稳定性：因为各智能体同步更新策略导致环境对每个个体而言均为动态且不稳定的情形下传统强化学习算法的收敛变得更加困难。
2. 局部信息有限：每个个体仅能获取局部环境信息而无法全面掌握全局状态这一特点使得决策过程面临更多不确定性。
3. 协调机制以高效完成任务为目标在合作环境下各主体需共同达成一致目标而在竞争环境下则需灵活应对对手变化带来的挑战。
4. 扩展性问题主要体现在随着参与者数量激增导致动作空间与状态空间急剧膨胀从而进一步加剧计算复杂度
MARL的分类
MARL可以根据智能体的互动方式和学习目标进行分类：
1. 独立强化学习（Independent Learning）：每个智能体独立进行强化学习，不考虑其他智能体的存在。这种方法简单，但可能导致非稳定的学习过程。
2. 合作式MARL：
• 共享奖励模型：所有智能体共享一个奖励函数，目标是最大化全局奖励。这种方法适用于智能体之间完全合作的情况，如机器人集群中的任务分配。
• 集中式训练，分布式执行（CTDE，Centralized Training, Decentralized Execution）：在训练阶段，智能体可以共享信息或策略，进行集中优化；而在执行阶段，智能体根据本地信息独立行动。
3. 竞争式MARL：智能体之间存在对抗或竞争关系，每个智能体都试图通过其策略最大化自己的奖励。这种情况适用于对抗性的场景，如博弈论中的对抗策略。
4. 混合MARL：结合合作与竞争元素的情境，如部分智能体合作而其他智能体竞争的混合环境。
MARL的常用算法
一些常见的MARL算法包括：
1. Q-learning扩展：
• 独立学习机制：每个智能体独立计算Q值矩阵，并不考虑其他智能体策略的变化情况。
• 联合动作学习者（JAL）：该方法考虑了所有智能体的动作空间关系，并计算整体Q值矩阵；但由于维度过高，在实际应用中该算法较少采用。
2. 增量式Actor-Critic方法：
• MADDPG（多智能体深度确定性政策梯度）：基于增量式Actor-Critic架构设计的多智能体强化学习算法；该算法集中式地构建Critic网络用于评估全局奖励信息；同时各智能体分别拥有独立的Actor网络用于指导自身行为决策；此方法特别适用于分散式执行场景的应用环境。
3. 多智能体PPO扩展：
• 在传统PPO算法基础上进行了多智能体环境下的策略优化设计；通过迭代更新各参与者的策略参数；使其能够适应复杂的合作与竞争型任务需求；并显著提升了传统单智能体PPO算法在复杂场景下的适用性与性能表现能力。
4. QMIX分布式Q-learning算法：
• 一种基于分布式Q-learning的学习框架；在合作场景下各参与方共享一个全局的Q值表；但通过各自计算出局部Q值并结合加权平均的方式实现了对分布式控制策略的有效支撑；特别适用于需要协调合作但又存在竞争关系的任务场景设计与实现。
MARL的应用
MARL已被广泛应用于多个领域，在涉及多智能体协作与竞争的场景中包括但不限于以下场景：
• 机器人编队：包括水下自主航行器（AUV）、水下机器人以及无人机编队，在这些领域中采用 MARL 方法实现路径规划、任务分配与资源协调。
• 自动驾驶系统间协作：不同自动驾驶系统间的协作与竞争，在交叉路口实施交通控制以及车队调度。
• 游戏对抗领域：在多玩家互动的复杂游戏环境中应用 MARL 技术以优化策略组合。
• 智能电网优化：基于多智能体协同作用的研究框架，在电力资源分配与能源管理方面提升效率。
基于强化学习技术的MARL成功克服了多智能体系统中的协调与决策挑战。然而，在复杂多变的环境中仍需进一步提升其适应能力，并在扩展性、稳定性以及部分可观测性的技术和理论难题上取得突破。