რა არის მრავალ-აგენტური RL და რა პრობლემები აქვს მას non-stationarity-თან?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
მრავალი აგენტის გამაძლიერებელი სწავლება (multi-agent RL) არის სწავლების სფერო, სადაც რამდენიმე აგენტი ერთდროულად ურთიერთქმედებს გარემოში და სწავლობს გადაწყვეტილებების მიღებას. თითოეული აგენტი ცდილობს თავისი ჯილდოს მაქსიმიზაციას, ხოლო სხვა აგენტების ქცევა გავლენას ახდენს გარემოს დინამიკაზე.
ნესტაციონარობის პრობლემა წარმოიქმნება, რადგან თითოეულ აგენტისთვის გარემო იცვლება დროის განმავლობაში, სხვა აგენტების სტრატეგიების ცვლილებების და სწავლების პროცესის გამო. კლასიკურ RL-ში გარემო მიიჩნევა სტაციონარად (გაუქმებლად), მაგრამ multi-agent RL-ში სხვა აგენტების პოლიტიკა მუდმივად განახლდება, რაც იწვევს სწავლების სტაბილურობის დაქვეითებას და ალგორითმების კონვერგენციის სირთულეს.
ეს ამძიმებს ამოცანას, რადგან:
- აგენტი ვერ მიიჩნევს გარემოს ქცევას როგორც ფიქსირებულს.
- ტრადიციული შეფასებისა და პოლიტიკის მეთოდები შეიძლება იყოს არასამართლებრივი.
- საჭიროა ადაპტაციისა და კოორდინაციის გათვალისწინება აგენტებს შორის.
ამის გადაჭრისთვის გამოიყენება მეთოდები, რომლებიც განიხილავენ ურთიერთქმედებებს, მაგალითად, ერთობლივი პოლიტიკით სწავლა, სხვა აგენტების ქცევის მოდელების გამოყენება ან ცენტრალიზებული სწავლა და დეცენტრალიზებული შესრულება.