Attention-Augmented Inverse Reinforcement Learning with Graph Convolutions for Multi-Agent Task Allocation

📄 arXiv: 2504.05045v3 📥 PDF

作者: Huilin Yin, Zhikun Yang, Linchuan Zhang, Daniel Watzenig

分类: cs.LG, cs.MA

发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-04-14)

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💡 一句话要点

提出基于注意力机制和图卷积的逆强化学习方法，用于多智能体任务分配

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

关键词: 多智能体任务分配 逆强化学习 注意力机制 图卷积网络 多头自注意力 专家演示 奖励函数学习

📋 核心要点

  1. 传统深度强化学习方法在多智能体任务分配中依赖手动设计的奖励函数，且在动态环境中效率较低。
  2. 论文提出基于逆强化学习的框架，结合多头自注意力和图注意力机制，从专家演示中学习奖励函数。
  3. 实验结果表明，该方法在累积奖励和任务执行效率方面优于现有的多智能体强化学习算法。

📝 摘要（中文）

本文针对多智能体任务分配(MATA)问题，提出了一种基于逆强化学习(IRL)的框架。该框架融合了多头自注意力(MHSA)和图注意力机制，以增强奖励函数学习和任务执行效率。通过利用专家演示来推断最优奖励密度，减少了对人工设计的依赖，并提高了对动态环境的适应性。大量实验验证了所提出的方法在累积奖励和任务执行效率方面优于广泛使用的多智能体强化学习(MARL)算法。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体任务分配(MATA)旨在将多个智能体有效地分配到不同的任务上，以实现整体性能的最优化。现有基于深度强化学习(DRL)的方法通常需要手动设计奖励函数，这既耗时又难以适应复杂动态环境。此外，这些方法在处理智能体之间的交互关系时可能不够有效。

核心思路：论文的核心思路是利用逆强化学习(IRL)从专家演示中学习奖励函数，从而避免手动设计奖励函数的困难。通过学习到的奖励函数，智能体可以更好地理解任务目标，并在动态环境中做出更有效的决策。同时，引入注意力机制和图卷积网络来建模智能体之间的交互关系，提高任务执行效率。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 专家演示数据收集模块，用于收集专家在不同任务场景下的行为数据。2) 奖励函数学习模块，利用逆强化学习算法，从专家演示数据中学习奖励函数。该模块集成了多头自注意力(MHSA)和图注意力机制，以增强奖励函数学习的效果。3) 策略学习模块，利用学习到的奖励函数，训练智能体的策略。4) 任务执行模块，智能体根据学习到的策略执行任务。

关键创新：该论文的关键创新在于将多头自注意力(MHSA)和图注意力机制融入到逆强化学习框架中，用于多智能体任务分配。MHSA可以有效地捕捉智能体之间的全局依赖关系，而图注意力机制可以更好地建模智能体之间的局部交互关系。这种结合使得奖励函数学习更加准确，任务执行效率更高。

关键设计：在奖励函数学习模块中，使用了多头自注意力机制来捕捉智能体之间的全局依赖关系。具体来说，每个智能体都被表示为一个节点，节点之间的连接权重由注意力机制计算得到。此外，还使用了图注意力机制来建模智能体之间的局部交互关系。损失函数的设计目标是使智能体的行为尽可能地接近专家演示数据中的行为。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在累积奖励和任务执行效率方面均优于现有的多智能体强化学习算法。具体来说，在多个不同的任务场景下，该方法能够获得更高的累积奖励，并且能够更快地完成任务。这表明该方法能够有效地学习奖励函数，并提高智能体的决策能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于物流、搜索救援、机器人协同等多个领域。例如，在物流场景中，可以利用该方法优化车辆调度，提高配送效率；在搜索救援场景中，可以利用该方法协调多个救援机器人，提高救援效率；在机器人协同场景中，可以利用该方法实现多个机器人之间的协同作业，完成复杂的任务。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible. Multi-agent task allocation (MATA) plays a vital role in cooperative multi-agent systems, with significant implications for applications such as logistics, search and rescue, and robotic coordination. Although traditional deep reinforcement learning (DRL) methods have been shown to be promising, their effectiveness is hindered by a reliance on manually designed reward functions and inefficiencies in dynamic environments. In this paper, an inverse reinforcement learning (IRL)-based framework is proposed, in which multi-head self-attention (MHSA) and graph attention mechanisms are incorporated to enhance reward function learning and task execution efficiency. Expert demonstrations are utilized to infer optimal reward densities, allowing dependence on handcrafted designs to be reduced and adaptability to be improved. Extensive experiments validate the superiority of the proposed method over widely used multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms in terms of both cumulative rewards and task execution efficiency.