Qu'est-ce que le RL multi-agent et quels sont ses problèmes de non-stationnarité?

L’apprentissage par renforcement multi-agent (multi-agent RL) est un domaine de l’apprentissage par renforcement où plusieurs agents interagissent simultanément dans un environnement, apprenant à prendre des décisions. Chaque agent cherche à maximiser sa propre récompense, tandis que le comportement des autres agents influence la dynamique de l’environnement.

Le problème de la non-stationnarité survient parce que l’environnement pour chaque agent change au fil du temps en raison de l’apprentissage et des changements dans les stratégies des autres agents. Dans le RL classique, l’environnement est considéré comme stationnaire (inchangé), mais dans le multi-agent RL, la politique des autres agents est constamment mise à jour, ce qui entraîne une instabilité dans l’apprentissage et complique la convergence des algorithmes.

Cela complique la tâche car :

• L’agent ne peut pas considérer le comportement de l’environnement comme fixe.
• Les méthodes traditionnelles d’évaluation de la valeur et de la politique peuvent être inefficaces.
• Il est nécessaire de prendre en compte l’adaptabilité et la coordination entre agents.

Pour résoudre cela, on utilise des méthodes qui prennent en compte les interactions, comme l’apprentissage avec politique conjointe, l’utilisation de modèles de comportement d’autres agents ou l’apprentissage avec formation centralisée et exécution décentralisée.