Multi-agent Reinforcement Learning: A Comprehensive Survey

📄 arXiv: 2312.10256v2 📥 PDF

作者: Dom Huh, Prasant Mohapatra

分类: cs.MA, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-07-03)

💡 一句话要点

综述多智能体强化学习，应对共享环境中智能决策的挑战。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体系统 强化学习 博弈论 机器学习 智能决策 协同控制 分布式学习

📋 核心要点

  1. 多智能体系统在复杂环境中面临决策挑战，现有方法难以有效协调多个智能体的行为。
  2. 该综述深入研究博弈论和机器学习概念，并将其与多智能体强化学习的最新进展相结合。
  3. 旨在全面分析MARL的机遇与挑战，为未来研究提供方向，促进相关领域概念的整合。

📝 摘要（中文）

多智能体系统(MAS)在众多现实应用中广泛存在且至关重要，在这些应用中，多个智能体必须做出决策以在共享环境中实现其目标。尽管它们无处不在，但在MAS中开发智能决策智能体对其有效实施提出了一些开放的挑战。本综述考察了这些挑战，重点研究了博弈论(GT)和机器学习(ML)中的重要概念，并将它们与多智能体强化学习(MARL)的最新进展联系起来，即MAS中数据驱动决策的研究。因此，本综述的目的是提供一个全面的视角，沿着MARL的各个维度，阐明MARL应用中呈现的独特机会，同时强调伴随这种潜力的固有挑战。因此，我们希望我们的工作不仅通过分析MARL的当前格局为该领域做出贡献，而且通过对GT和ML相关领域概念的更深入整合的见解来激发未来的方向。考虑到这一点，这项工作深入探讨了MARL及其相关领域最近和过去的努力，并描述了先前提出的解决方案及其局限性以及它们的应用。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体强化学习旨在解决多个智能体在共享环境中如何通过学习做出最优决策的问题。现有方法在处理非平稳环境、信用分配、以及智能体间的通信与协作等方面存在诸多挑战，导致学习效率低下或策略不稳定。

核心思路：本综述的核心在于梳理和整合博弈论、机器学习与多智能体强化学习的关键概念与方法。通过分析不同方法的优缺点，揭示MARL领域面临的挑战与机遇，并为未来的研究方向提供指导。

技术框架：该综述首先介绍多智能体系统的基本概念和挑战，然后深入探讨博弈论和机器学习在MARL中的应用。接着，详细分析了各种MARL算法，包括独立学习、集中式训练分布式执行、通信学习等。最后，讨论了MARL的应用领域和未来发展趋势。

关键创新：该综述的创新之处在于其全面性和系统性，它不仅涵盖了MARL领域的主要算法和技术，还深入探讨了博弈论和机器学习对MARL的影响。此外，该综述还指出了MARL领域面临的挑战和未来的研究方向，为研究者提供了有价值的参考。

关键设计：综述性文章，没有具体的技术细节，但对现有方法的分类、对比和分析，以及对未来方向的展望，构成了其关键设计。

📊 实验亮点

该综述全面回顾了多智能体强化学习领域的研究进展，深入分析了现有方法的优缺点，并指出了未来研究方向。通过对博弈论和机器学习概念的整合，为MARL算法的设计和改进提供了新的思路。虽然没有提供具体的实验数据，但其对现有文献的梳理和分析，为研究者提供了宝贵的参考。

🎯 应用场景

多智能体强化学习在机器人协同、自动驾驶、智能交通、资源分配、博弈游戏等领域具有广泛的应用前景。通过MARL，可以实现多个智能体之间的有效协作，从而提高系统的整体性能和效率。未来的研究将进一步推动MARL在实际应用中的落地，例如在智能电网中优化能源分配，在交通网络中缓解拥堵，以及在金融市场中进行风险管理。

📄 摘要（原文）

Multi-agent systems (MAS) are widely prevalent and crucially important in numerous real-world applications, where multiple agents must make decisions to achieve their objectives in a shared environment. Despite their ubiquity, the development of intelligent decision-making agents in MAS poses several open challenges to their effective implementation. This survey examines these challenges, placing an emphasis on studying seminal concepts from game theory (GT) and machine learning (ML) and connecting them to recent advancements in multi-agent reinforcement learning (MARL), i.e. the research of data-driven decision-making within MAS. Therefore, the objective of this survey is to provide a comprehensive perspective along the various dimensions of MARL, shedding light on the unique opportunities that are presented in MARL applications while highlighting the inherent challenges that accompany this potential. Therefore, we hope that our work will not only contribute to the field by analyzing the current landscape of MARL but also motivate future directions with insights for deeper integration of concepts from related domains of GT and ML. With this in mind, this work delves into a detailed exploration of recent and past efforts of MARL and its related fields and describes prior solutions that were proposed and their limitations, as well as their applications.