MARL（multi-agent reinforcement learning）的一些边缘文章（imitation、transfer、security等）

最新推荐文章于 2025-09-23 12:30:03 发布
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#MARL #multi-agent #reinforcement learni #MARL文章

本文探讨了多智能体强化学习（MARL）在模仿学习、迁移学习和安全性方面的边缘研究。逆向MARL用于合作学习，多任务MARL强调任务泛化，而转移MARL关注环境间的知识迁移。此外，还讨论了安全问题在多智能体系统中的应用，如安全巡逻和信息不对称的学习优势。


参考：https://github.com/LantaoYu/MARL-Papers

7.4.2、Inverse MARL

[1] Cooperative inverse reinforcement learning by Hadfield-Menell D,Russell S J, Abbeel P, et al. NIPS, 2016.

[2] Comparison of Multi-agent and Single-agent Inverse Learning on aSimulated Soccer Example by Lin X, Beling P A, Cogill R. arXiv, 2014.

[3] Multi-agent inverse reinforcement learning for zero-sum games byLin X, Beling P A, Cogill R. arXiv, 2014.

[4] Multi-robot inverse reinforcement learning under occlusion withinteractions by Bogert K, Doshi P. AAMAS, 2014.

Multi-agent inverse reinforcement learningby Natarajan S, Kunapuli G, Judah K, et al. ICMLA, 2010.

7.4.3、Imitation MARL

[1] Coordinated Multi-Agent Imitation Learning by Le H M, Yue Y,C

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多智能体（Multi-Agent）深度拆解：应用场景+架构模式，从入门到精通全在这篇！
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在人工智能应用的开发中，我们常常依赖于强大的大语言模型（LLMs）来构建处理各种任务的AI Agent。然而，当任务变得复杂、多维度、超长上下文或需要多方协作时，单一的Agent往往显得力不从心。这时，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS） 的设计范式便展现出其独特的优势。
MARL多智能体强化学习
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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。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。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。
【ICNP2020】A Multi-agent Reinforcement Learning Perspective on Distributed Traffic Engineering
qq_44868018的博客
11-07 1725
这篇文章选于ICNP2020，作者将深度强化学习方法用于流量工程问题，能够实现multi-region网络的全局优化，并能够适应高维、动态变化的网络。在看这篇文章之前，我未曾深入的了解过强化学习。但在这篇文章之后，我觉得相见恨晚，常说多智能体协同，而未曾听说强化学习中的agent就具有智能体的含义，这是一种损失。之前，我尝试将遗传算法和神经网络相结合以解决某些控制问题，这篇文章也给了我一些新的思路。
强化学习的 MultiAgent Reinforcement Learning：策略梯度与共同决策
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Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
guojunwu1977的博客
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在多个智能体同时操作的环境中学习最优策略。对于模拟多种网络攻击和防御策略的交互特别有用。Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) 是强化学习的一个分支，它专注于在包含多个智能体的环境中学习最优策略。与单一智能体强化学习不同，MARL 的挑战在于每个智能体的决策不仅取决于环境状态，还取决于其他智能体的行为。这种相互作用使得问题变得更加复杂，因为智能体需要学习如何在与其他智能体互动的同时最大化其累积奖励。
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多智能体强化学习Efficient Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning via Variance Based Control
qq_43749262的博客
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迁移学习与模仿学习的区别
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在深度学习领域中，它通常指的是将预训练模型（如在大型数据集上训练好的图像分类器）的部分或全部参数迁移到一个新的、数据有限的任务上，以提高新任务的学习效率和性能。总结来说，迁移学习侧重于知识的跨任务共享和再利用，强调的是模型在不同但相关的环境或任务之间的适应能力；- 应用实例：例如，在计算机视觉中，可以先在一个大规模的图像数据集（如ImageNet）上训练一个卷积神经网络，然后将该网络的前几层特征提取部分应用到新的小数据集的任务（如医学图像诊断），仅针对新任务微调网络的某些层。
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Game Theory and Multi-agent Reinforcement Learning 笔记2
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development of multi-agent reinforcement learning
03-30
Multi-agent reinforcement learning (MARL) is a subfield of reinforcement learning (RL) that involves multiple agents learning simultaneously in a shared environment. MARL has been studied for several decades, but recent advances in deep learning and computational power have led to significant progress in the field. The development of MARL can be divided into several key stages: 1. Early approaches: In the early days, MARL algorithms were based on game theory and heuristic methods. These approaches were limited in their ability to handle complex environments or large numbers of agents. 2. Independent Learners: The Independent Learners (IL) algorithm was proposed in the 1990s, which allowed agents to learn independently while interacting with a shared environment. This approach was successful in simple environments but often led to convergence issues in more complex scenarios. 3. Decentralized Partially Observable Markov Decision Process (Dec-POMDP): The Dec-POMDP framework was introduced to address the challenges of coordinating multiple agents in a decentralized manner. This approach models the environment as a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), which allows agents to reason about the beliefs and actions of other agents. 4. Deep MARL: The development of deep learning techniques, such as deep neural networks, has enabled the use of MARL in more complex environments. Deep MARL algorithms, such as Deep Q-Networks (DQN) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), have achieved state-of-the-art performance in many applications. 5. Multi-Agent Actor-Critic (MAAC): MAAC is a recent algorithm that combines the advantages of policy-based and value-based methods. MAAC uses an actor-critic architecture to learn decentralized policies and value functions for each agent, while also incorporating a centralized critic to estimate the global value function. Overall, the development of MARL has been driven by the need to address the challenges of coordinating multiple agents in complex environments. While there is still much to be learned in this field, recent advancements in deep learning and reinforcement learning have opened up new possibilities for developing more effective MARL algorithms.
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