MARL（Multi-Agent Reinforcement Learning，多智能体强化学习）是强化学习的一种扩展形式，应用于多智能体系统（MAS，Multi-Agent Systems），其中多个智能体同时存在，并且相互作用，旨在解决个体或群体在复杂环境中的决策问题。MARL结合了强化学习的自我学习和多智能体系统的协同合作和竞争，广泛应用于机器人集群控制、自动驾驶车队协作、资源调度等领域。
MARL的基本概念
在MARL中，多个智能体通过与环境交互来获得奖励并学习最优策略。与单智能体强化学习不同，MARL涉及智能体之间的合作、竞争或混合关系，因此其复杂性大大提高。以下是一些关键概念：
1. 状态（State）：环境的当前状态，通常是全局的或局部的，所有智能体可以通过不同的方式感知这个状态。
2. 动作（Action）：每个智能体可以选择的行为，根据其策略来决定如何与环境互动。
3. 奖励（Reward）：每个智能体根据其行为和环境反馈获得的即时奖励。奖励函数可以是个体独立的，也可以是全局共享的。
4. 策略（Policy）：智能体根据其观察到的状态选择动作的规则或函数，可以是确定性的或随机的。
5. 联合策略（Joint Policy）：多个智能体共同采取的策略集合，反映了整体的行为模式。
6. 价值函数（Value Function）：评估某个状态或状态-动作对在长期中获得的累计奖励。
MARL中的挑战
相比单智能体强化学习，MARL引入了以下挑战：
1. 非稳定性：由于智能体同时更新策略，环境对每个智能体来说是动态的和不稳定的，导致传统强化学习算法的收敛变得更困难。
2. 部分可观测性：每个智能体只能感知局部环境信息，无法完全了解全局状态，这使得智能体在决策时面临更多不确定性。
3. 多智能体之间的协调：在合作环境中，智能体需要共同完成任务，因此需要有效的协调机制。在竞争环境中，智能体则需要应对对手的策略变化。
4. 扩展性：随着智能体数量增加，动作空间和状态空间急剧增长，导致计算复杂性上升。
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：
• Independent Q-Learning：每个智能体独立学习Q值，忽略其他智能体的策略变化。
• Joint Action Learners (JAL)：考虑联合动作空间，学习所有智能体的Q值，但由于维度过大，在实际应用中常用的很少。
2. Actor-Critic方法：
• MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）：基于Actor-Critic架构，采用集中式的Critic函数评估全局奖励，同时每个智能体都有自己的Actor策略，用于分布式执行。
3. Multi-Agent PPO（Proximal Policy Optimization）：扩展了PPO算法用于多智能体环境中，通过对各智能体的策略进行迭代优化，适应合作与竞争场景。
4. QMIX：一种分布式Q-learning算法，用于合作场景，智能体共享一个全局Q值，但通过局部Q值加权组合来实现分布式的控制。
MARL的应用
MARL在多个领域有广泛应用，尤其是在需要多个智能体协作或竞争的场景中，包括：
• 机器人集群：如AUV集群、水下机器人和无人机集群，利用MARL进行路径规划、任务分配和资源协调。
• 自动驾驶：多个自动驾驶车辆之间的协同和竞争，例如在十字路口的交通控制和车队管理。
• 游戏对抗：在复杂的多人对抗性游戏中，MARL帮助学习最优的策略组合。
• 智能电网：通过多智能体的合作，优化电力资源分配和能源管理。
MARL通过强化学习技术解决了多智能体系统中的协调和决策问题，能够有效应对复杂的动态环境，但仍需解决如扩展性、稳定性和部分可观测性等技术难点。