常见的几种多智能体强化学习算法

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。

常见的几种多智能体强化学习算法：

1. Independent Q-Learning：

   • 每个智能体独立地执行Q-Learning，不考虑其他智能体的存在。这种方法简单易实现，但在复杂的多智能体环境下容易出现不稳定和非收敛的情况。

2. Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE)：

   • 在训练阶段，使用一个中央控制器来访问所有智能体的信息，以便更有效地评估全局状态的价值或策略。而在执行阶段，每个智能体根据自己的观察独立做出决策。
   • 代表算法包括：MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient），它扩展了DDPG算法以适应多智能体环境。

3. Value Decomposition Networks (VDN)：

   • VDN是一种基于值的方法，其中全局的Q值被分解为各个智能体的局部Q值之和。这种方法确保了联合行动价值的可加性，并支持分散式执行。

4. Q-Mix：

   • 继承了VDN的思想但更为通用，允许更复杂的混合函数将个体智能体的动作价值组合成团队的整体动作价值。这个混合网络是单调的，保证了最优性的保留。

5. Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients (COMA)：

   • COMA采用了一种集中式的critic和分散式的actor架构。为了处理信用分配问题，COMA计算每个智能体的反事实基线，即如果该智能体采取了不同的行动而其他智能体保持原行动时预期得到的回报差异。

6. Actor-Critic Methods for Multi-Agent Systems：

   • 如MAAC（Multi-Agent Actor-Critic），这类方法通常包含两个部分：actor决定每个智能体应该采取什么行动；critic评估当前策略的好坏。对于多智能体系统，可以设计集中式的critic来帮助训练分散式的actors。

7. Mean Field Reinforcement Learning：

   • 当智能体数量庞大时，直接建模每一对智能体之间的交互变得不可行。MFRL假设智能体的行为遵循某种平均场分布，从而简化了对大规模群体行为的学习过程。

8. Graph Neural Networks in MARL：

   • 利用图神经网络(GNNs)捕捉智能体之间的关系结构，这对于建模具有复杂交互模式的场景特别有用。