多智能体协作与竞争
多智能体强化学习(MARL)基础
多智能体强化学习是强化学习的一个重要分支，研究多个智能体在共享环境中同时学习的问题。与单智能体问题相比，MARL引入了新的挑战和机遇：
- 非平稳性：其他智能体的策略也在不断变化，使得环境对每个智能体都是动态的
- 维度诅咒：联合动作空间随着智能体数量指数增长
- 信用分配：如何将团队奖励公平地分配给各个智能体
协作机制
有效的协作机制是多智能体系统的关键：
- 通信协议：智能体之间通过消息传递信息，共享观察、意图或计划
- 联合奖励设计：设计鼓励团队协作的奖励函数，而非单纯竞争
- 角色专业化：不同智能体学习不同的角色，形成互补能力
- 知识共享：智能体可以共享学习到的策略或经验
竞争与平衡
在竞争环境中，智能体需要学会在竞争中找到平衡：
- 零和博弈：在严格的竞争环境中，一方的收益意味着另一方的损失
- 非零和博弈：存在合作空间，通过联盟实现共赢
- 纳什均衡：理解稳定策略的概念和如何在竞争中达到平衡
- 动态联盟：智能体可以临时组队对抗其他联盟
实际应用案例
MARL已经在多个复杂系统中得到成功应用：
- 无人驾驶车队：多个车辆协调行驶，避免碰撞并优化交通流
- 机器人足球：团队协作进行进攻和防守
- 资源分配：多个智能体竞争有限的计算或通信资源
- 网络路由：多个路由器共同优化数据包传输