高斯回归驱动的连续空间多智能体跟踪学习：一种强化学习策略

本文主要探讨了在多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)的实际应用中，如何有效地解决策略学习算法在连续状态空间中的泛化问题。针对这一挑战，作者魏海军和陈鑫提出了基于高斯回归的连续空间多智能体跟踪学习架构。 首先，他们关注于如何增强智能体对其他智能体策略的适应性。为了实现这一点，他们设计了一个Q函数，通过降维的方式强调这种适应性。这种方法使得智能体能够更好地理解和预测队友的行为，从而在复杂环境中做出更明智的决策。 接着，他们利用高斯回归技术构建了环境状态转移模型和队友联合策略模型。高斯回归的优势在于其能够处理不确定性和非线性关系，这对于在连续状态下估计环境动态至关重要。通过这些模型，他们能够实时计算即时回报和样本值函数，这是强化学习的核心组件。 针对连续状态和动作的泛化，作者提出了联合状态-个体动作空间的Q值函数分离建模方法和V值函数的高斯建模方法。这两种方法旨在捕捉状态和动作之间的复杂映射，确保智能体可以在未见过的状态中做出合理推断，实现跨状态的策略转移。 进一步，他们引入了样本集动态调整机制，这使得学习算法能够在多智能体环境下更加灵活和自适应。这种动态调整策略有助于提高算法的学习效率，使其能在有限的数据和快速变化的环境中有效学习。 实验部分，作者将算法应用到典型的连续空间协调控制问题Multi-Cart-pole上，展示了即使在动力学模型和队友策略未知的情况下，该算法也能在较短时间内学习到协作策略，并展现出强大的状态空间泛化能力。这证明了所提方法的有效性和实用性。 本文的主要贡献是提供了一种创新的策略学习框架，解决了多智能体在连续状态空间中遇到的泛化难题，对于推动多智能体系统在实际应用中的性能提升具有重要意义。关键词包括连续状态空间、多智能体系统、基于模型的强化学习和高斯回归，这些都是理解文章核心思想的关键术语。