About communication in Multi-Agent Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2025-03-31 12:51:26 发布
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分类专栏： AI程序员 算法 机器学习 强化学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41697507/article/details/93303776
多智能体强化学习（MARL）中的通信是一个关键组件，对最终的智能体性能有显著影响，尤其在合作、协调和谈判中。本文回顾了不同研究如何使用深度神经网络学习通信协议，包括《通过深度多智能体强化学习学习通信》、《多智能体深度强化学习中的社会影响力作为内在动机》和《多智能体通信的目标方法》三篇论文，探讨了通信协议的中央/分散学习与执行的权衡，并展示了在复杂环境中有效通信的好处。

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Communication is one of the components of MARL and an active area of research itself, as it might influence the final performance of agents, and it affects coordination or negotiation directly. Effective communication is essential in order to interact successfully, solving the challenges of cooperation, coordination, and negotiation between several agents.

Most research in multiagent systems has tried to address the communication needs of an agent: what information to send, when, and to whom and result in strategies that are optimized for the specific application for which they are adopted. Known communication protocols such as Cheap talk can be seen as “doing by talking” in which talk precedes action. Others include “talking by doing” in which

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TARMAC: TARGETED MULTI-AGENT COMMUNICATION（TARMAC：目标多代理通信）
weixin_41697507的博客
06-27 2182
ABSTRACT We explore a collaborative multi-agent reinforcement learning setting where a team of agents attempts to solve cooperative tasks in partially-observable environ-ments. In this scenario, learn...
Building a MultiAgent System for Reinforcement Learning
AI天才研究院
08-22 495
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 传统的强化学习（Reinforcement Learning，RL）方法都面临着“单智能体”（Single-agent）的问题。随着人工智能技术的飞速发展和应用，越来越多的研究者们已经从单智能体中寻找出路。其中一种方法就是多智能体系统（Multi-agent sy
Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)
guojunwu1977的博客
03-14 779
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。
Multi-Agent-Reinforcement-Learning：多智能体强化学习实战利器
最新发布
gitblog_00596的博客
03-31 651
Multi-Agent-Reinforcement-Learning：多智能体强化学习实战利器 项目介绍 在强化学习领域，Multi-Agent-Reinforcement-Learning（简称MARL）项目是一个开源项目，致力于使用PyTorch框架实现多智能体强化学习算法。目前，该项目已经实现了MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Grad...
Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for Effective Untrimmed Video Recognition
a1424262219的博客
08-01 545
Multi-Agent Reinforcement Learning Based Frame Sampling for EffectiveUntrimmed Video Recognition ICCV 2019 (oral) 2019-08-0115:08:19 Paper：https://arxiv.org/abs/1907.13369 1. Backgr...
Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
weixin_41697507的博客
06-23 2420
Abstract We consider the problem of multiple agents sensing and acting in environments with the goal of maximising their shared utility. In these environments, agents must learn communication protocol...
很认真的中了两篇AAAI2020的文章：NCC-MARL: Neighborhood Cognition Consistent Multi-Agent Reinforcement Learning.
mmc2015的专栏
11-16 2951
第一篇：NCC-MARL: Neighborhood Cognition Consistent Multi-Agent Reinforcement Learning. NCC-MARL is a general RL framework to handlelarge-scalemulti-agent cooperative problems. We notice that agents ...
【VDN】【基于价值分解网络的多智能体协同学习】【Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning】
wq6qeg88的博客
03-29 1770
基于价值分解网络（VDN）的多智能体协同学习2017年6月16日提交Abstract 摘要研究了具有单一联合奖励信号的。这类学习问题是困难的，因为通常很大的组合动作和观察空间。在完全集中和分散的方法中，我们发现了虚假奖励的问题和我们称之为“懒惰代理”问题的现象，这是由于部分可观测性而产生的。我们解决这些问题，通过训练个人代理与一种新的价值分解网络架构，学会分解成代理明智的价值函数的团队价值函数。
协作任务中多Agent深度强化学习算法的基准测试
wq6qeg88的博客
03-29 1248
Benchmarking Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Algorithms in Cooperative Tasks 协作任务中多Agent深度强化学习算法的基准测试 Abstract摘要 Multi-agent deep reinforcement learning (MARL) suffers from a lack of commonly-used evaluation tasks and criteria, making compar
Multi-agent reinforcement learning_An overview
04-03
Multi-agent reinforcement learning_An overview。
强化学习中的MultiAgentCommunication
AI天才研究院
01-28 898
1.背景介绍 1. 背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法，它通过在环境中执行动作并接收奖励来学习最佳行为。在许多现实世界的问题中，我们需要处理多个智能体(agents)之间的互动，这些智能体可以与环境互动并相互影响。因此，研究多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)成为了一项重要...
多智能体强化学习 (MultiAgent Reinforcement Learning)
AI天才研究院
06-23 2039
强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是一种机器学习方法，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。在强化学习中，智能体通过观察环境的状态，采取行动并获得奖励，从而学习如何在不同的状态下采取最优的行动。强化学习已经在许多领域得到了广泛的应用，例如游戏、机器人控制、自然语言处理等。然而，在许多实际应用中，我们需要处理多个智能体之间的交互。例如，在博弈中，每个玩家都是一个智能体，他们的行动会影响其他玩家的奖励。在机器人控制中，多个机器人需要协作完成任务。
Multi-agent Reinforcement Learning: An Overview 读书笔记
weixin_43075594的博客
03-11 3474
Multi-agent Reinforcement Learning: An Overview 读书笔记目录abstractintroductionbackgroundbenefit and challengeMARL goalMARL algorithmapplicationexampleOutlookrelated workconclusion 目录 零，abstract 一，introduc...
强化学习的 MultiAgent Reinforcement Learning：策略梯度与共同决策
AI天才研究院
12-26 1359
1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种人工智能技术，它通过在环境中执行动作并从环境中接收奖励来学习如何实现最大化累积奖励的策略。多代理强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是一种拓展单代理强化学习的技术，它涉及到多个代理在同一个环境中同时执行动作并互相影响。在许多实际应用中，如自动驾驶、智能物流、...
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）
guojunwu1977的博客
03-10 1846
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个分支，专注于在含有多个智能体（agent）的环境中学习。在这类环境中，每个智能体不仅要考虑环境的状态和如何通过其动作来最大化自己的长期回报，还需要考虑其他智能体的存在和行为对自己策略的影响。多智能体系统在现实世界中非常常见，比如自动驾驶汽车、机器人协作、经济模型和社交网络分析等领域。
[RL 12] Multi-Agent Reinforcement Learning A Selective Overview of Theories and Algorithms
xyp99的博客
12-12 1061
To be continued paper: Multi-Agent Reinforcement Learning: A Selective Overview of Theories and Algorithms 4 MARL Algorithms with Theory Notation Markov Game = Stocastic Game Multi-Agent MDP = Markov Teams 4.1 Cooperative Setting 4.1.1 Homogeneous Agents
Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning
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### 平均场多智能体强化学习简介 平均场多智能体强化学习（Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning, MFMARL）是一种处理大规模多智能体系统的有效框架。当涉及大量相互作用的个体时，传统的方法难以应对计算复杂性和维度灾难的问题。MFMARL通过引入平均场理论简化了这一挑战。 #### 基本概念 在该领域内，研究者们利用统计物理中的平均场近似方法来描述群体行为模式。具体来说，不是单独考虑每一个agent与其他所有agents之间的互动关系，而是假设存在一个连续分布表示整个种群的状态特征，并以此为基础构建决策机制[^1]。 对于每个独立行动者的最优策略而言，它不仅依赖于当前所处的具体情境，还受到整体背景的影响——即所谓的“宏观环境”。这种设定允许算法专注于局部信息而忽略掉不必要的细节干扰项，从而大大降低了问题难度并提高了收敛速度。 #### 方法论特点 - **状态空间压缩**：借助概率密度函数刻画大数量级下参与者集合的整体特性； - **动态平衡建模**：采用微分方程组表达随时间演化的趋势规律； - **分布式更新规则**：支持异步通信方式下的参数调整过程； ```python import numpy as np def mean_field_update(state_distribution, reward_function, transition_matrix): """ Perform one step update using Mean Field Theory. Parameters: state_distribution (np.array): Current distribution over states. reward_function (callable): Function mapping from state to expected immediate rewards. transition_matrix (np.ndarray): Matrix describing transitions between states. Returns: tuple: Updated state distribution and average reward. """ avg_reward = np.sum(reward_function * state_distribution) next_state_dist = np.dot(transition_matrix.T, state_distribution) return next_state_dist, avg_reward ``` 此代码片段展示了如何基于给定的状态转移矩阵和即时奖励函数执行一次迭代更新操作。这里的关键在于维护一个反映全局态势的概率向量`state_distribution`，并通过线性变换预测未来的演变方向。 #### 应用实例 实际应用场景广泛存在于交通流量管理、金融市场分析以及社交网络效应模拟等方面： - **智慧城市建设**：优化公共交通调度方案，减少拥堵现象发生频率； - **经济政策评估**：仿真不同调控措施对企业投资和个人消费倾向产生的长远影响； - **游戏AI开发**：创建更加逼真的人工对手角色，提升用户体验的真实感与趣味性。
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