Что такое multi-agent RL и какие у него проблемы non-stationarity?

Multi-agent reinforcement learning (multi-agent RL) — это область обучения с подкреплением, где несколько агентов одновременно взаимодействуют в одной среде, обучаясь принимать решения. Каждый агент стремится максимизировать свою собственную награду, при этом поведение других агентов влияет на динамику среды.

Проблема non-stationarity (нестационарности) возникает потому, что среда для каждого агента меняется во времени из-за обучения и изменения стратегий других агентов. В классическом RL среда считается стационарной (не меняющейся), но в multi-agent RL политика других агентов постоянно обновляется, что приводит к нестабильности обучения и затрудняет сходимость алгоритмов.

Это усложняет задачу, так как:

• Агент не может считать поведение среды фиксированным.
• Традиционные методы оценки ценности и политики могут быть неэффективны.
• Требуется учитывать адаптивность и координацию между агентами.

Для решения применяют методы, учитывающие взаимодействия, например, обучение с совместной политикой, использование моделей поведения других агентов или обучение с централизованным обучением и децентрализованным исполнением.