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 协作策略 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖智能体间的显式动作交换来评估动作价值函数，但在通信受限的现实环境中不切实际。
  2. 通过引入动作估计神经网络，智能体仅利用局部信息推断邻居行为，实现无需显式通信的协作策略学习。
  3. 在双臂机器人操作任务中验证，结果表明该方法提升了鲁棒性和部署可行性，降低了对信息基础设施的依赖。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种增强的多智能体强化学习框架，该框架利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邻居智能体的行为，从而在无需显式动作共享的情况下实现协作策略学习。该方法与标准的TD3算法完全兼容，并且可以扩展到更大的多智能体系统。该框架已在双臂机器人操作任务中得到实施和验证，实验结果表明，该方法显著提高了实际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。这项研究推动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、信息受限的真实环境中有效运行。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习方法通常需要智能体之间显式地交换动作信息，以便评估动作价值函数并进行策略学习。然而，在许多实际应用场景中，例如通信带宽有限、通信延迟较高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，如何在通信受限的环境下实现多智能体之间的有效协作是一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是让每个智能体通过观察局部信息来估计其邻居智能体的动作，从而在不需要显式通信的情况下实现协作。具体来说，每个智能体都配备一个动作估计模块，该模块利用局部观测信息来预测邻居智能体的动作。然后，智能体可以使用估计的动作信息来更新其策略，从而实现协作学习。

技术框架：该框架基于标准的TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）算法，并在此基础上添加了一个动作估计模块。整体流程如下：1. 每个智能体观察其局部环境。2. 每个智能体使用动作估计模块估计其邻居智能体的动作。3. 每个智能体使用估计的动作信息和局部观测信息来更新其策略。4. 重复步骤1-3，直到策略收敛。

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模块，使得智能体可以在不需要显式通信的情况下学习协作策略。与现有方法相比，该方法更加适用于通信受限的现实环境。此外，该方法与标准的TD3算法兼容，易于实现和部署。

关键设计：动作估计模块通常是一个神经网络，其输入是局部观测信息，输出是邻居智能体的动作估计。损失函数可以使用均方误差（MSE）来衡量估计动作与真实动作之间的差异。网络结构可以根据具体任务进行调整，例如可以使用卷积神经网络（CNN）来处理图像输入，或者使用循环神经网络（RNN）来处理时间序列输入。参数设置需要根据具体任务进行调整，例如学习率、批量大小等。

📊 实验亮点

在双臂机器人操作任务中，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，该方法也能有效地学习协作策略，并且性能优于传统的需要显式动作交换的方法。具体的性能提升数据（例如成功率、完成时间等）在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于通信受限或不稳定的多智能体协作场景，例如：分布式机器人系统、无人机集群、智能交通系统等。通过减少对信息基础设施的依赖，可以提高系统的鲁棒性和部署灵活性，使得人工智能能够在更复杂的现实环境中发挥作用。未来，该方法有望应用于更多实际工程领域，例如灾难救援、环境监测等。

📄 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.