Czym jest wieloagentowe uczenie przez wzmacnianie i jakie ma problemy z niestacjonarnością?

Uczenie się przez wzmocnienie wieloagentowe (multi-agent RL) to dziedzina uczenia się przez wzmocnienie, w której kilka agentów jednocześnie wchodzi w interakcje w jednym środowisku, ucząc się podejmowania decyzji. Każdy agent dąży do zmaksymalizowania własnej nagrody, przy czym zachowanie innych agentów wpływa na dynamikę środowiska.

Problem niestacjonarności pojawia się, ponieważ środowisko dla każdego agenta zmienia się w czasie z powodu uczenia się i zmian strategii innych agentów. W klasycznym RL środowisko jest uważane za stacjonarne (niezmienne), ale w multi-agent RL polityka innych agentów jest stale aktualizowana, co prowadzi do niestabilności w uczeniu i utrudnia zbieżność algorytmów.

Utrudnia to zadanie, ponieważ:

• Agent nie może uważać zachowania środowiska za stałe.
• Tradycyjne metody oceny wartości i polityki mogą być nieefektywne.
• Konieczne jest uwzględnienie adaptacyjności i koordynacji między agentami.

W celu rozwiązania tego stosuje się metody uwzględniające interakcje, na przykład uczenie się z polityką wspólną, użycie modeli zachowania innych agentów lub szkolenie z centralnym uczeniem i decentralnym wykonaniem.