37、多智能体学习：挑战与方法探索

多智能体学习：挑战与方法探索

1. 引言

在未知环境中运行的智能体，其关键特性之一是从经验中学习的能力。对于单智能体系统，通常是构建从智能体输入（传感器读数和内部状态）到输出（动作）的映射。构建这种映射受多种因素影响，已有众多算法被深入研究，如学习自动机、强化学习、神经进化算法和生物启发方法等。

当将这些算法扩展到多智能体学习时，会出现两个关键问题：一是智能体如何考虑系统中其他智能体的集体行动；二是智能体如何选择不仅能带来直接收益，还能塑造其他智能体未来行动的动作。这两个问题导致理论（收敛性）和实际（奖励中的信噪比）方面的复杂情况，使得直接应用单智能体学习算法变得困难。

多智能体学习具有重要意义，从科学角度看，研究学习智能体之间的相互作用能为许多社会现象提供见解；从工程角度看，学习智能体为分布式控制问题提供了概念上可行的方法。多智能体系统具有鲁棒性、效率、可重构性和可扩展性等优点，但要实现这些潜在收益，智能体需要相互交互并快速适应变化的环境和其他智能体的策略。

2. 多智能体学习的挑战

2.1 状态、动作和结果空间问题

学习本质上是在可能的解决方案中进行搜索的问题，因此变量数量（如智能体、状态、动作、结果状态）的增加会使学习任务呈指数级复杂。在多智能体学习中，有三个关键的计算问题：状态空间爆炸、联合动作空间爆炸和结果状态爆炸，这被称为三个“维度诅咒”。
- 状态空间爆炸 ：状态空间随智能体数量和环境特征呈指数增长，显著增加了确定每个状态可取性的时间。
- 联合动作空间爆炸 ：可能的动作空间随智能体数量呈指数增长，使得对