Interference-Aware K-Step Reachable Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.15054v1 📥 PDF

作者: Ziyu Cheng, Jinsheng Ren, Zhouxian Jiang, Chenzhihang Li, Rongye Shi, Bin Liang, Jun Yang

分类: cs.AI

发布日期: 2026-03-16

备注: multi-agent reinforcement learning, communication

💡 一句话要点

提出IA-KRC框架，解决多智能体强化学习中干扰感知通信问题

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

关键词: 多智能体强化学习 通信策略 干扰感知 K步可达 协作通信

📋 核心要点

  1. 现有MARL方法难以在复杂环境中选择合适的通信伙伴，导致通信效率低下。
  2. IA-KRC通过K步可达协议限制通信范围，并使用干扰预测模块优化伙伴选择。
  3. 实验表明，IA-KRC在复杂动态环境中优于现有方法，并具有更好的鲁棒性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

在多智能体强化学习(MARL)中，有效的通信对于解决复杂的协作任务至关重要。然而，有限的通信带宽以及动态、复杂的环境拓扑给识别高价值的通信伙伴带来了巨大的挑战。智能体必须在不确定性下选择合作者，因为它们事先不知道哪些伙伴可以传递任务关键信息。为此，我们提出了一种新的干扰感知K步可达通信(IA-KRC)框架，该框架通过两个核心组件来增强合作：(1)一个K步可达协议，将消息传递限制在物理上可访问的邻居；(2)一个干扰预测模块，通过最小化干扰和最大化效用来优化伙伴选择。与现有方法相比，IA-KRC能够在环境干扰下实现更持久和有效的合作。全面的评估证实，IA-KRC与最先进的基线相比，实现了卓越的性能，同时在复杂拓扑和高度动态的多智能体场景中表现出增强的鲁棒性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体强化学习中，智能体需要在有限的通信带宽和动态变化的环境拓扑下，选择合适的通信伙伴以完成协作任务。现有方法难以有效识别能够提供关键信息的伙伴，并且容易受到环境干扰，导致通信效率低下。

核心思路：论文的核心思路是通过限制通信范围和预测通信干扰来优化通信伙伴的选择。通过K步可达协议，将通信限制在物理上可达的邻居之间，减少了不必要的通信开销。通过干扰预测模块，预测潜在通信伙伴之间的干扰，选择干扰最小且效用最大的伙伴。

技术框架：IA-KRC框架包含两个主要模块：K步可达协议和干扰预测模块。K步可达协议根据智能体之间的物理距离，限制消息传递的范围。干扰预测模块预测不同通信伙伴之间的干扰程度，并结合效用函数，选择最优的通信伙伴。整体流程是，首先利用K步可达协议筛选潜在的通信伙伴，然后利用干扰预测模块评估每个伙伴的干扰和效用，最后选择最优的伙伴进行通信。

关键创新：IA-KRC的关键创新在于同时考虑了通信范围的限制和通信干扰的预测。K步可达协议减少了不必要的通信开销，干扰预测模块优化了伙伴选择，从而提高了通信效率和协作性能。与现有方法相比，IA-KRC能够更好地适应复杂动态的环境，并具有更强的鲁棒性和可扩展性。

关键设计：K步可达协议中的K值需要根据具体的环境和任务进行调整，以平衡通信范围和计算复杂度。干扰预测模块可以使用不同的预测模型，例如神经网络或高斯过程。效用函数的设计需要综合考虑任务目标和通信成本。具体的损失函数和网络结构在论文中没有明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

IA-KRC在复杂拓扑和高度动态的多智能体场景中，与现有最先进的基线方法相比，实现了卓越的性能提升。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。实验结果表明，IA-KRC具有更强的鲁棒性和可扩展性，能够更好地适应复杂环境。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人协同、自动驾驶、智能交通等领域。在这些场景中，多个智能体需要通过通信进行协作，完成复杂的任务。IA-KRC框架可以帮助智能体更有效地选择通信伙伴，减少通信干扰，提高协作效率，从而提升整体系统的性能和鲁棒性。未来，该研究可以进一步扩展到更复杂的通信环境和任务场景。

📄 摘要（原文）

Effective communication is pivotal for addressing complex collaborative tasks in multi-agent reinforcement learning (MARL). Yet, limited communication bandwidth and dynamic, intricate environmental topologies present significant challenges in identifying high-value communication partners. Agents must consequently select collaborators under uncertainty, lacking a priori knowledge of which partners can deliver task-critical information. To this end, we propose Interference-Aware K-Step Reachable Communication (IA-KRC), a novel framework that enhances cooperation via two core components: (1) a K-Step reachability protocol that confines message passing to physically accessible neighbors, and (2) an interference-prediction module that optimizes partner choice by minimizing interference while maximizing utility. Compared to existing methods, IA-KRC enables substantially more persistent and efficient cooperation despite environmental interference. Comprehensive evaluations confirm that IA-KRC achieves superior performance compared to state-of-the-art baselines, while demonstrating enhanced robustness and scalability in complex topological and highly dynamic multi-agent scenarios.