A Generative Model Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning Method for Electric Vehicle Charging Navigation

📄 arXiv: 2502.20068v1 📥 PDF

作者: Tianyang Qi, Shibo Chen, Jun Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-27

💡 一句话要点

提出一种生成模型增强的多智能体强化学习方法，用于电动汽车充电导航。

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

关键词: 电动汽车充电导航 多智能体强化学习 生成模型 CVAE-LSTM 局部信息 未来充电竞争编码器 多梯度下降算法

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习方法解决电动汽车充电导航问题时，依赖全局信息，导致通信成本高昂和隐私泄露风险。
  2. 该论文提出一种生成模型增强的多智能体强化学习算法，仅使用局部信息，通过CVAE-LSTM推荐模型和未来充电竞争编码器来提升性能。
  3. 实验结果表明，该算法在仅使用局部信息的情况下，性能优于现有局部信息方法，且与全局信息方法相比，性能损失小于8%。

📝 摘要（中文）

随着电动汽车（EV）的广泛普及，如何引导电动汽车驾驶员选择最具成本效益的充电站已成为一个重要但具有挑战性的问题，这受到动态交通状况、波动的电价以及其他电动汽车潜在竞争的影响。目前最先进的深度强化学习（DRL）算法在执行阶段仍然需要所有电动汽车的全局信息，这不仅增加了通信成本，还引发了电动汽车驾驶员之间的隐私问题。为了克服这些缺点，我们提出了一种新颖的生成模型增强的多智能体DRL算法，该算法仅利用电动汽车的本地信息，同时实现了与这些最先进算法相当的性能。具体而言，策略网络在电动汽车端实现，并开发了一个基于条件变分自编码器-长短期记忆网络（CVAE-LSTM）的推荐模型来提供推荐信息。此外，设计了一种新颖的未来充电竞争编码器，以有效地压缩全局信息，从而提高训练性能。多梯度下降算法（MGDA）也被用于自适应地平衡训练目标的两个部分之间的权重，从而产生更稳定的训练过程。基于中国西安的一个实际区域进行了仿真。实验结果表明，我们提出的算法依赖于本地信息，优于现有的基于本地信息的方法，并且与基于全局信息的方法相比，性能损失小于8%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电动汽车充电导航问题，即在动态交通、电价波动以及其他电动汽车竞争的情况下，如何引导电动汽车驾驶员选择最具成本效益的充电站。现有深度强化学习方法需要全局信息，导致通信成本高，并存在隐私泄露风险。

核心思路：论文的核心思路是利用生成模型增强的多智能体强化学习，在仅使用局部信息的情况下，通过学习其他智能体的行为模式来做出更优的决策。通过CVAE-LSTM模型预测其他车辆的行为，并设计未来充电竞争编码器来压缩全局信息，从而提升性能。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 每个电动汽车上的策略网络，负责根据局部信息做出充电决策；2) 基于CVAE-LSTM的推荐模型，用于预测其他电动汽车的行为；3) 未来充电竞争编码器，用于压缩全局信息；4) 多梯度下降算法（MGDA），用于平衡训练目标。训练过程包括策略网络的训练和推荐模型的训练，两者通过MGDA进行协调。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于CVAE-LSTM的推荐模型，用于预测其他电动汽车的行为，从而在局部信息下实现全局信息的近似；2) 设计了一种未来充电竞争编码器，用于有效地压缩全局信息，提高训练性能；3) 使用多梯度下降算法（MGDA）自适应地平衡训练目标的两个部分之间的权重，从而产生更稳定的训练过程。

关键设计：CVAE-LSTM模型的具体结构未知，但其输入是电动汽车的局部信息，输出是对其他电动汽车行为的预测。未来充电竞争编码器的具体实现方式未知，但其目标是压缩全局信息。MGDA算法用于平衡策略网络和推荐模型的训练目标，具体权重调整策略未知。损失函数包含策略网络的强化学习损失和推荐模型的生成损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该算法在仅使用局部信息的情况下，性能优于现有的基于局部信息的方法，并且与基于全局信息的方法相比，性能损失小于8%。这表明该算法在保证隐私和降低通信成本的同时，能够实现接近全局信息的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电动汽车导航系统，帮助驾驶员选择最优充电站，降低充电成本，缓解充电站拥堵。此外，该方法也可推广到其他多智能体决策问题，例如交通信号灯控制、机器人协作等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

With the widespread adoption of electric vehicles (EVs), navigating for EV drivers to select a cost-effective charging station has become an important yet challenging issue due to dynamic traffic conditions, fluctuating electricity prices, and potential competition from other EVs. The state-of-the-art deep reinforcement learning (DRL) algorithms for solving this task still require global information about all EVs at the execution stage, which not only increases communication costs but also raises privacy issues among EV drivers. To overcome these drawbacks, we introduce a novel generative model-enhanced multi-agent DRL algorithm that utilizes only the EV's local information while achieving performance comparable to these state-of-the-art algorithms. Specifically, the policy network is implemented on the EV side, and a Conditional Variational Autoencoder-Long Short Term Memory (CVAE-LSTM)-based recommendation model is developed to provide recommendation information. Furthermore, a novel future charging competition encoder is designed to effectively compress global information, enhancing training performance. The multi-gradient descent algorithm (MGDA) is also utilized to adaptively balance the weight between the two parts of the training objective, resulting in a more stable training process. Simulations are conducted based on a practical area in Xián, China. Experimental results show that our proposed algorithm, which relies on local information, outperforms existing local information-based methods and achieves less than 8\% performance loss compared to global information-based methods.