Latent Variable Modeling in Multi-Agent Reinforcement Learning via Expectation-Maximization for UAV-Based Wildlife Protection

📄 arXiv: 2509.02579v2 📥 PDF

作者: Mazyar Taghavi, Rahman Farnoosh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-08-26 (更新: 2025-10-10)

💡 一句话要点

提出基于期望最大化的潜变量建模以解决无人机野生动物保护问题

🎯 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 无人机协调 潜变量建模 期望最大化 野生动物保护 环境监测 决策优化

📋 核心要点

  1. 在复杂的环境中，现有的多智能体强化学习方法在应对不确定性和协调方面存在不足。
  2. 本文提出了一种基于期望最大化的潜变量建模方法，以增强无人机在野生动物保护中的探索和协调能力。
  3. 实验结果显示，EM-MARL框架在检测准确性和政策收敛性上优于传统算法，具有显著的适应性提升。

📝 摘要（中文）

保护濒危野生动物免受非法偷猎是一个关键挑战，尤其是在广阔且部分可观测的环境中，实时响应至关重要。本文提出了一种新颖的基于期望最大化（EM）的潜变量建模方法，应用于多智能体强化学习（MARL）中，以协调无人机（UAV）进行野生动物保护。通过潜变量建模隐藏的环境因素和智能体间的动态，我们的方法在不确定性下增强了探索和协调能力。我们在一个自定义仿真中实现并评估了EM-MARL框架，涉及10架无人机负责巡逻濒危伊朗豹的保护栖息地。实验结果表明，与标准算法如近端策略优化（PPO）和深度确定性策略梯度（DDPG）相比，我们的方法在检测准确性、适应性和策略收敛性方面表现优越。我们的研究强调了将EM推断与MARL结合以改善复杂高风险保护场景中的分散决策的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在复杂和部分可观测环境中，如何有效协调多架无人机进行野生动物保护的问题。现有方法在处理环境不确定性和智能体间的动态交互时，表现出较大的局限性。

核心思路：论文提出通过潜变量建模隐藏的环境因素和智能体间的动态，利用期望最大化（EM）算法来增强多智能体系统的探索能力和协调性。这种设计旨在提高在不确定环境下的决策质量。

技术框架：整体架构包括潜变量建模、EM推断和多智能体强化学习三个主要模块。首先，通过潜变量捕捉环境的隐含特征，然后应用EM算法进行推断，最后在MARL框架中实现智能体的协调决策。

关键创新：最重要的技术创新在于将EM推断与MARL结合，形成了一种新的潜变量建模方法。这一方法在处理环境不确定性和智能体间的动态交互方面，显著优于传统的强化学习算法。

关键设计：在实现过程中，关键参数设置包括潜变量的维度、EM算法的迭代次数以及智能体的学习率等。此外，损失函数设计考虑了探索与利用的平衡，以确保智能体在学习过程中能够有效适应环境变化。

📊 实验亮点

实验结果表明，EM-MARL框架在检测准确性上提高了约20%，在适应性和政策收敛性方面也显著优于基线算法PPO和DDPG。这些结果证明了该方法在复杂保护场景中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括野生动物保护、环境监测和无人机协同作战等。通过提高无人机在复杂环境中的决策能力，能够有效应对偷猎等威胁，具有重要的实际价值和社会影响。未来，该方法还可扩展至其他需要多智能体协调的场景，如灾害救援和交通管理等。

📄 摘要（原文）

Protecting endangered wildlife from illegal poaching presents a critical challenge, particularly in vast and partially observable environments where real-time response is essential. This paper introduces a novel Expectation-Maximization (EM) based latent variable modeling approach in the context of Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) coordination in wildlife protection. By modeling hidden environmental factors and inter-agent dynamics through latent variables, our method enhances exploration and coordination under uncertainty.We implement and evaluate our EM-MARL framework using a custom simulation involving 10 UAVs tasked with patrolling protected habitats of the endangered Iranian leopard. Extensive experimental results demonstrate superior performance in detection accuracy, adaptability, and policy convergence when compared to standard algorithms such as Proximal Policy Optimization (PPO) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG). Our findings underscore the potential of combining EM inference with MARL to improve decentralized decisionmaking in complex, high-stakes conservation scenarios. The full implementation, simulation environment, and training scripts are publicly available on GitHub.