Ce este învățarea prin întărire multi-agent și care sunt problemele sale de non-staționare?

Învățarea prin întărire multi-agent (multi-agent RL) este un domeniu al învățării prin întărire în care mai mulți agenți interacționează simultan într-un mediu, învățând să ia decizii. Fiecare agent încearcă să-și maximizeze propria recompensă, în timp ce comportamentul altor agenți influențează dinamica mediului.

Problema non-staționarității apare deoarece mediul pentru fiecare agent se schimbă în timp din cauza învățării și a modificărilor în strategiile altor agenți. În RL clasic, mediul este considerat staționar (fără schimbări), dar în multi-agent RL, politica altor agenți este actualizată constant, ceea ce duce la instabilitate în învățare și face dificilă convergența algoritmilor.

Aceasta complică sarcina deoarece:

• Agentul nu poate considera comportamentul mediului ca fiind fix.
• Metodele tradiționale de evaluare a valorii și politicii pot fi ineficiente.
• Este necesar să se țină cont de adaptabilitate și coordonare între agenți.

Pentru a rezolva acest lucru, se folosesc metode care iau în considerare interacțiunile, cum ar fi învățarea cu politică comună, utilizarea modelelor de comportament ale altor agenți sau antrenamentul cu învățare centralizată și execuție descentralizată.