MARLIN: Multi-Agent Reinforcement Learning with Murmuration Intelligence and LLM Guidance for Reservoir Management

📄 arXiv: 2509.25034v2 📥 PDF

作者: Heming Fu, Guojun Xiong, Shan Lin

分类: cs.MA, eess.SY

发布日期: 2025-09-29 (更新: 2025-10-09)

💡 一句话要点

提出MARLIN，结合鸟群算法与LLM指导的多智能体强化学习水库管理框架。

🎯 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 水库管理 鸟群算法 大型语言模型 奖励塑造 不确定性处理 水资源管理

📋 核心要点

  1. 现有水库管理方法难以应对物理损失和环境变化带来的不确定性，集中式优化计算复杂度高，传统MARL协调性不足。
  2. MARLIN框架受鸟群智能启发，结合对齐、分离、凝聚规则与MARL，实现去中心化决策和全局协调，并引入LLM进行奖励塑造。
  3. 实验表明，MARLIN在不确定性处理、计算效率和洪水响应速度方面均有显著提升，并展现出良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

随着气候变化加剧极端天气事件，水灾对全球社区的威胁日益增加，因此适应性水库管理对于保护弱势群体和确保水安全至关重要。现代水资源管理面临着来自互联水库网络中级联不确定性的前所未有的挑战。这些不确定性源于实际的水转移损失和环境变化，使得精确控制变得困难。传统集中式优化方法存在指数级的计算复杂度，无法有效处理这些现实世界的不确定性，而现有的多智能体强化学习（MARL）方法也无法在不确定性下实现有效的协调。为了应对这些挑战，我们提出了MARLIN，一个受椋鸟群智能启发的去中心化水库管理框架。MARLIN将生物启发的对齐、分离和凝聚规则与MARL相结合，使各个水库能够在做出本地决策的同时实现涌现的全局协调。此外，LLM提供实时的奖励塑造信号，引导智能体适应环境变化和人为定义的偏好。在真实世界USGS数据上的实验表明，MARLIN将不确定性处理能力提高了23%，计算量减少了35%，并将洪水响应速度提高了68%，表现出超线性的协调能力，复杂度从400个节点扩展到10,000个节点时，扩展了5.4倍。这些结果证明了MARLIN在通过智能、可扩展的水资源管理预防灾害和保护社区方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决水库网络管理中，由于物理损耗（如蒸发、渗漏）和环境变化带来的不确定性，导致传统集中式优化方法计算复杂度过高，以及现有MARL方法难以有效协调的问题。现有方法无法在保证计算效率的同时，实现对水库网络的有效控制和灾害预防。

核心思路：论文的核心思路是借鉴椋鸟群的群体智能行为，设计一种去中心化的多智能体强化学习框架。通过模拟鸟群的对齐、分离和凝聚行为，使每个水库智能体在局部决策时能够考虑到全局的协调性。同时，利用大型语言模型（LLM）提供实时的奖励塑造信号，引导智能体适应环境变化和人为设定的偏好。

技术框架：MARLIN框架包含以下主要模块：1) 环境建模：基于真实世界的水文数据，构建水库网络环境模型，模拟水流的动态变化和不确定性。2) 多智能体强化学习：每个水库作为一个智能体，通过强化学习算法学习最优的控制策略。3) 鸟群智能模块：引入对齐、分离和凝聚规则，促进智能体之间的协调。4) LLM奖励塑造：利用LLM分析环境状态和人类偏好，生成奖励信号，引导智能体学习。

关键创新：MARLIN的关键创新在于将鸟群智能与多智能体强化学习相结合，并引入LLM进行奖励塑造。这种结合使得智能体能够在不确定性环境下实现有效的协调，并适应环境变化和人为偏好。与现有方法相比，MARLIN能够更好地处理水库网络中的复杂性和不确定性，并提高水资源管理的效率和可靠性。

关键设计：在鸟群智能模块中，对齐、分离和凝聚规则的权重需要根据具体的水库网络进行调整。LLM奖励塑造模块需要设计合适的提示工程，以确保LLM能够生成有效的奖励信号。强化学习算法的选择也需要根据具体问题进行调整，例如可以使用Actor-Critic算法或DQN算法。

📊 实验亮点

实验结果表明，MARLIN在不确定性处理方面比现有方法提高了23%，计算量减少了35%，洪水响应速度提高了68%。在扩展性方面，MARLIN表现出超线性的协调能力，从400个节点扩展到10,000个节点时，复杂度仅扩展了5.4倍。这些数据证明了MARLIN在实际应用中的优越性和潜力。

🎯 应用场景

MARLIN可应用于各种规模的水库网络管理，尤其适用于面临复杂环境变化和不确定性的地区。该框架能够提高水资源利用效率，降低洪涝灾害风险，保障供水安全，并为应对气候变化提供有效的技术手段。未来，MARLIN还可扩展到其他资源管理领域，如电力网络、交通网络等。

📄 摘要（原文）

As climate change intensifies extreme weather events, water disasters pose growing threats to global communities, making adaptive reservoir management critical for protecting vulnerable populations and ensuring water security. Modern water resource management faces unprecedented challenges from cascading uncertainties propagating through interconnected reservoir networks. These uncertainties, rooted in physical water transfer losses and environmental variability, make precise control difficult. For example, sending 10 tons downstream may yield only 8-12 tons due to evaporation and seepage. Traditional centralized optimization approaches suffer from exponential computational complexity and cannot effectively handle such real-world uncertainties, while existing multi-agent reinforcement learning (MARL) methods fail to achieve effective coordination under uncertainty. To address these challenges, we present MARLIN, a decentralized reservoir management framework inspired by starling murmurations intelligence. Integrating bio-inspired alignment, separation, and cohesion rules with MARL, MARLIN enables individual reservoirs to make local decisions while achieving emergent global coordination. In addition, a LLM provides real-time reward shaping signals, guiding agents to adapt to environmental changes and human-defined preferences. Experiments on real-world USGS data show that MARLIN improves uncertainty handling by 23\%, cuts computation by 35\%, and accelerates flood response by 68\%, exhibiting super-linear coordination, with complexity scaling 5.4x from 400 to 10,000 nodes. These results demonstrate MARLIN's potential for disaster prevention and protecting communities through intelligent, scalable water resource management.