多智能体强化学习结构

### 多智能体强化学习架构概述

在多智能体深度强化学习领域，主从架构被广泛采用以提升训练效率和性能。此架构中，多个Agent协同工作完成特定任务[^1]。

#### 主从架构特点

- **Master节点**负责全局策略更新及协调各个Slave节点的工作。
- **Slave节点**独立收集环境交互数据（即经验样本），并将这些信息反馈给Master用于优化整体模型参数。

这种设计允许大规模分布式计算资源的有效利用，在处理复杂场景时展现出显著优势。

#### 学习组件划分

对于更高效的实现方式，系统内部进一步细分为Learner与Actor两个主要部分：

- **Learner模块**: 负责接收来自关联Actors的数据流——具体表现为轨迹形式；之后依据接收到的信息调整网络权重，从而改进决策过程的质量。值得注意的是，每一个这样的单元都可以分配至单独GPU上运行，并借助Horovod工具包同步其间的梯度变化情况，确保跨设备协作顺畅无阻[^2]。

import horovod.tensorflow as hvd

hvd.init()

# 假设我们有一个TensorFlow模型model
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001 * hvd.size())
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)

train_op = optimizer.minimize(loss)

- **Actor模块**: 它们的主要职责是在模拟环境中执行由当前最优政策指导的动作序列，同时记录下整个过程中产生的观测值、采取的行为及其即时回报等重要细节供后续分析使用。

上述机制共同构成了一个多层嵌套式的体系结构框架，不仅能够支持大量并发操作请求，而且具备良好的可扩展性和灵活性。