多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习领域的一个重要分支，专注于多个智能体在共享环境中的协作与竞争。以下是核心知识点梳理：

1. 基本概念

  • 核心目标：通过分布式策略优化，实现多智能体系统的整体性能提升
  • 典型应用场景：
    • 自动驾驶车队协同决策 🚗
    • 游戏对战（如Dota、星际争霸） ⚔️
    • 无人机编队控制 🛫
  • 关键区别：
    • 与单智能体RL的差异：需考虑智能体间的交互影响 ❗
    • 与博弈论的联系：策略需平衡合作与竞争关系 🤝

2. 实现步骤

  1. 环境建模：定义状态空间、动作空间与奖励函数
  2. 策略设计：
    • 集中式训练（CT） vs 分布式执行（DE）
    • 独立策略 vs 集群策略
  3. 算法选择：
    • 策略梯度方法（如MADDPG）
    • 协同深度Q网络（Cooperative DQN）
    • 基于价值的MARL（如COMA）
  4. 训练优化：
    • 使用经验回放池 📁
    • 超参数调优（如学习率、折扣因子）

3. 可视化示例

marl_architecture
*图：多智能体强化学习系统架构示意图*

4. 常见挑战

⚠️ 非平稳性：其他智能体策略变化导致环境不稳定
⚠️ 信用分配：确定每个智能体对整体目标的贡献度
⚠️ 通信开销：中心化训练时需处理信息传递效率

5. 扩展阅读

如需深入理解多智能体系统的实现细节，可访问 多智能体协作案例解析 获取代码示例与实验数据。