分布式深度循环Q网络与通信协议在强化学习中的应用

"这篇文档介绍了基于通信协议的分布式深度循环Q网络在遥感数字图像处理中的应用，以及如何通过调整奖励模式实现多agent之间的竞争与合作。此外，文档还探讨了分布式深度循环Q网络（DDRQN）模型，该模型解决了多agent间通信与合作的问题，尤其在状态部分可观察的情况下。DDRQN通过改进，如共享网络参数和增加历史动作信息，提升了学习效率和沟通能力。最后，文档提到了基于记忆与推理的深度强化学习的重要性，指出在解决高阶认知启发式任务时，agent需要记忆和推理能力。" 在分布式深度循环Q网络（DDRQN）这一章节，作者指出，经典DQN模型在处理多agent间的通信和合作时存在不足。为了解决这个问题，Forsster等人提出了DDRQN模型，该模型针对每个agent分配独立的DRQN训练模块，每个Q值函数考虑了agent的观察、LSTM隐藏层状态和动作。然而，这种方法在计算和存储资源方面需求较大，且对于部分可观察状态下的多agent问题，基于记忆的沟通信息仍不够充分。因此，DDRQN进行了改进： 1. 在每个agent的输入中添加上一步的动作信息，使agent能近似估计状态动作历史序列。 2. 实现参数共享，减少学习参数的数量，加速学习速度。 3. 改进Q值函数表达式，包含了当前处理agent的索引、状态动作历史的部分和根据Q值网络估计出的动作。 通过DDRQN，研究者成功解决了经典的红蓝帽子问题，展示了在多agent间达成一致通信协议的能力，为解决协作式任务提供了新途径，潜在应用于物联网和移动智能设备的通信协议学习和优化。 在基于记忆与推理的深度强化学习部分，文献强调了在解决更复杂的认知启发式任务时，传统基于视觉感知的DRL方法表现有限。为此，研究人员引入了如神经图灵机（NTM）等外部存储的神经网络模型，这些模型增强了网络的记忆和推理能力，从而能完成更复杂的任务。NTM和其他记忆网络模型的出现，使得深度强化学习模型能够具备长期记忆、主动认知和推理等高级功能。同时，认知神经科学的发展也为人工智能领域的进步提供了借鉴，模拟人类大脑的工作机制成为可能。 这篇文档深入探讨了如何通过分布式深度循环Q网络实现多agent间的有效通信与合作，以及如何增强深度强化学习模型的记忆和推理能力，以应对更高层次的任务。这些研究对于开发更加智能和自主的系统具有重要意义。