Какво е multi-agent RL и какви са проблемите му с нестационарността?

Мулти-агентното обучение с подсилване (multi-agent RL) е област на обучението с подсилване, където няколко агента взаимодействат едновременно в среда, учейки се да вземат решения. Всеки агент се стреми да максимизира собствената си награда, докато поведението на другите агенти влияе върху динамиката на средата.

Проблемът с нестационарността възниква, защото средата за всеки агент се променя с времето поради обучението и промените в стратегиите на другите агенти. В класическото RL средата се счита за стационарна (непроменяща се), но в multi-agent RL политиката на другите агенти се актуализира постоянно, което води до нестабилност в обучението и затруднява сходимостта на алгоритмите.

Това усложнява задачата, защото:

• Агентът не може да счита поведението на средата за фиксирано.
• Традиционните методи за оценка на стойността и политиката може да са неефективни.
• Необходимо е да се вземат предвид адаптивността и координацията между агентите.

За решаване се използват методи, които вземат предвид взаимодействията, като обучение с обща политика, използване на модели на поведение на други агенти или обучение с централизирано обучение и децентрализирано изпълнение.