Co je to multi-agent RL a jaké má problémy s nestacionaritou?

Víceagentové posilování učení (multi-agent RL) je oblastí posilovaného učení, kde několik agentů současně interaguje v prostředí a učí se přijímat rozhodnutí. Každý agent se snaží maximalizovat svou vlastní odměnu, zatímco chování ostatních agentů ovlivňuje dynamiku prostředí.

Problém nestacionarity vzniká, protože prostředí pro každého agenta se časem mění kvůli učení a změnám ve strategiích ostatních agentů. V klasickém RL je prostředí považováno za stacionární (neměnné), ale v multi-agent RL je politika ostatních agentů neustále aktualizována, což vede k nestabilitě učení a ztěžuje konvergenci algoritmů.

To ztěžuje úkol, protože:

• Agent nemůže považovat chování prostředí za pevné.
• Tradiční metody hodnocení hodnoty a politiky mohou být neúčinné.
• Je třeba vzít v úvahu přizpůsobivost a koordinaci mezi agenty.

Pro řešení se používají metody, které zohledňují interakce, například učení s společnou politikou, použití modelů chování ostatních agentů nebo trénink s centralizovaným učením a decentralizovaným prováděním.