多智能体 CTDE/MAPPO

MARL (Multi-Agent Reinforcement Learning) 让多个智能体同时学习。每个智能体视角下的环境非平稳——其他智能体的策略也在演化,直接套用单智能体算法会不稳定。主流范式是 CTDE(集中训练,分布执行):训练时共享全局信息(全局状态、所有智能体动作)以利于信用分配,执行时每个智能体只看自身局部观测 $o_i$ 独立决策。

1. MAPPO: 多智能体 PPO。Actor 沿用策略梯度与截断目标:$\nabla_{\theta_i} J_i = \mathbb{E}[\nabla_{\theta_i}\log\pi_{\theta_i}(a_i|o_i)\hat{A}_i]$,但共享一个集中式 Critic $V_\phi(s)$(输入全局状态 $s$),优势 $\hat{A}_i = r_i + \gamma V_\phi(s') - V_\phi(s)$ 由全局信息计算,显著减少非平稳带来的偏差;同构智能体常用参数共享(同一网络 + one-hot 身份特征),样本效率大幅提升; 2. MADDPG: DDPG 的集中式扩展。每个智能体一个集中式 Critic $Q_i^{\mu}(s, a_1, \ldots, a_N)$(输入所有智能体的动作,把环境动态固定在给定联合动作下),Actor $\mu_i(o_i)$ 只用局部观测执行;训练时用其他智能体的策略做拟合重要性采样估计对手行为,缓解非平稳; 3. 核心难点与缓解: 非平稳(目标随对手策略漂移)→ CTDE/对手建模;credit assignment(团队奖励难归因到个体)→ 差分奖励 $r_i = R - R_{-i}$、熵激励;联合动作空间随 $N$ 指数爆炸 → 分解 Q 值(VDN/QMIX)、角色/层级结构。

机器人协作、自动驾驶交互、游戏(OpenAI Five、StarCraft)、多智能体 LLM 协作与博弈。

独立学习者把其他智能体当作环境噪声,目标非平稳导致单智能体收敛保证失效;CTDE 在训练期集中信息、执行期保持可扩展,是精度与计算成本的折中,也是 MAPPO/MADDPG/VDN/QMIX 的共同范式。

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