独立学习基础下的多智能体协作决策方法

"基于独立学习的多智能体协作决策" 本文主要探讨了在多智能体系统中，如何在信息不完备的情况下实现有效的协作决策。传统的联合学习模式在智能体之间存在信息不对称或不完全时可能失效。为解决这一问题，作者李晓萌、杨煜普和许晓鸣提出了一种基于独立学习的多智能体协作决策方法。 多智能体强化学习（Multiagent Reinforcement Learning）是研究智能体如何通过交互环境和彼此之间的学习来优化其行为策略的领域。在这种学习过程中，每个智能体通过与环境的互动以及与其他智能体的交流来更新其策略。然而，当智能体无法获取所有其他智能体的完整信息时，联合学习方法可能无法正常工作，因为它们通常依赖于所有参与者的完全信息共享。 在这种背景下，独立学习成为了一个可行的解决方案。独立学习允许每个智能体在没有依赖其他智能体信息的情况下，根据自身的经验和奖励信号进行策略更新。在此基础上，文章提出了一种新的多智能体协作决策方法，该方法允许智能体在独立学习的基础上进行协作，即使它们的信息不完备。 为了验证这种方法的有效性，作者以网格对策（Grid Games）为例进行了仿真。网格对策是一种常用于多智能体系统研究的模型，其中每个智能体在网格环境中移动，并试图达到特定的目标。通过模拟实验，他们证明了所提出的独立学习为基础的协作决策方法能够有效地促进智能体间的协作，即使在信息不完全的情况下也能达到良好的决策效果。 此外，文章还提到了相关的工作，如Littman提出的零和对策学习算法和Hu与Wellman的非零和对策算法。这些算法都是基于智能体之间的联合行动和完备信息，而本文的方法则扩展了这一领域，允许在信息不完全的情况下实现协作。 关键词：多智能体强化学习，独立学习，Markov协作决策过程，表明了研究的重点在于利用强化学习的原理，结合独立学习策略，设计适用于不完全信息环境的多智能体协作决策机制。中图分类号和文献标识码则反映了该研究属于自动控制领域的理论与应用，具有一定的学术价值和技术意义。 这篇论文提供了一种创新的多智能体协作决策方法，对于理解和解决现实世界中的复杂多智能体系统问题，尤其是在信息不完全的环境中，具有重要的理论和实践意义。