Multiagent Reinforcement Learning with Neighbor Action Estimation

📄 arXiv: 2601.04511v1 📥 PDF

作者: Zhenglong Luo, Zhiyong Chen, Aoxiang Liu

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于邻居动作估计的多智能体强化学习框架，解决通信受限场景下的协作问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 动作估计 通信受限 协同决策 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有MARL方法依赖显式动作交换，但在通信受限的现实场景中难以应用。
  2. 提出一种基于动作估计的MARL框架，智能体通过局部信息推断邻居行为，无需显式通信。
  3. 在双臂机器人操作任务中验证，提升了系统鲁棒性和部署可行性，降低了对通信基础设施的依赖。

📝 摘要（中文）

多智能体强化学习是一种重要的智能范式，它使复杂系统内的协同决策成为可能。然而，现有方法通常依赖于智能体之间显式的动作交换来评估动作价值函数，这在实际工程环境中由于通信约束、延迟、能耗和可靠性要求而常常是不切实际的。本文从人工智能的角度出发，提出了一种增强的多智能体强化学习框架，该框架采用动作估计神经网络来推断智能体的行为。通过集成轻量级的动作估计模块，每个智能体仅使用局部可观察的信息来推断相邻智能体的行为，从而在没有显式动作共享的情况下实现协同策略学习。该方法与标准TD3算法完全兼容，并且可以扩展到更大的多智能体系统。在工程应用层面，该框架已在双臂机器人操作任务中得到实施和验证：两个机器人手臂协同抬起物体。实验结果表明，该方法显著提高了真实机器人系统的鲁棒性和部署可行性，同时降低了对信息基础设施的依赖。总而言之，这项研究推进了去中心化多智能体人工智能系统的发展，并使人工智能能够在动态的、信息受限的真实环境中有效地运行。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习（MARL）方法在评估动作价值函数时，通常需要智能体之间显式地交换动作信息。然而，在许多实际应用场景中，例如通信带宽有限、存在通信延迟、能量受限或通信链路不可靠的环境下，这种显式的动作交换变得不可行。因此，如何在通信受限的条件下实现有效的多智能体协作是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是让每个智能体学习一个动作估计模型，该模型能够根据局部可观察的信息（例如，智能体自身的观测和状态）来推断邻居智能体的动作。通过这种方式，智能体可以在不需要显式通信的情况下，获得关于邻居行为的信息，从而进行协同决策。这种隐式的动作信息共享方式可以有效降低对通信基础设施的依赖。

技术框架：该框架在标准的MARL算法（例如TD3）的基础上，为每个智能体增加了一个动作估计模块。整体流程如下：1. 每个智能体根据自身观测选择动作。2. 每个智能体使用动作估计网络，基于自身观测估计邻居智能体的动作。3. 智能体将自身动作和估计的邻居动作作为输入，更新其策略和价值函数。4. 使用标准的TD3算法进行策略学习和更新。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于引入了动作估计网络，使得智能体能够在没有显式通信的情况下推断邻居行为。与现有方法相比，该方法不需要智能体之间进行直接的动作交换，从而解决了通信受限场景下的MARL问题。此外，该方法与现有的MARL算法（如TD3）兼容，易于集成和扩展。

关键设计：动作估计网络可以使用任何合适的神经网络结构，例如多层感知机（MLP）或循环神经网络（RNN）。损失函数可以采用均方误差（MSE）等回归损失函数，用于衡量估计动作与真实动作之间的差异。关键参数包括动作估计网络的结构、学习率以及训练数据量。在双臂机器人操作任务中，作者使用了MLP作为动作估计网络，并采用MSE损失函数进行训练。

📊 实验亮点

在双臂机器人协同抬起物体的实验中，该方法显著提高了系统的鲁棒性和部署可行性。实验结果表明，即使在通信受限的情况下，该方法也能实现与显式动作共享方法相近的性能。此外，该方法降低了对信息基础设施的依赖，使得机器人系统能够在更加恶劣的环境中稳定运行。具体性能数据未知，但结论是显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于通信受限或对通信要求高的多智能体协作场景，例如：无人机集群协同作业、分布式机器人系统、智能交通控制、以及资源受限的边缘计算环境。通过减少对信息基础设施的依赖，该方法能够提高系统的鲁棒性和部署灵活性，使得人工智能系统能够在更加复杂的真实环境中有效运行。

📄 摘要（原文）

Multiagent reinforcement learning, as a prominent intelligent paradigm, enables collaborative decision-making within complex systems. However, existing approaches often rely on explicit action exchange between agents to evaluate action value functions, which is frequently impractical in real-world engineering environments due to communication constraints, latency, energy consumption, and reliability requirements. From an artificial intelligence perspective, this paper proposes an enhanced multiagent reinforcement learning framework that employs action estimation neural networks to infer agent behaviors. By integrating a lightweight action estimation module, each agent infers neighboring agents' behaviors using only locally observable information, enabling collaborative policy learning without explicit action sharing. This approach is fully compatible with standard TD3 algorithms and scalable to larger multiagent systems. At the engineering application level, this framework has been implemented and validated in dual-arm robotic manipulation tasks: two robotic arms collaboratively lift objects. Experimental results demonstrate that this approach significantly enhances the robustness and deployment feasibility of real-world robotic systems while reducing dependence on information infrastructure. Overall, this research advances the development of decentralized multiagent artificial intelligence systems while enabling AI to operate effectively in dynamic, information-constrained real-world environments.