Čo je multi-agent RL a aké má problémy s nestacionaritou?

Viacagentové posilňovanie učenia (multi-agent RL) je oblasť posilňovacieho učenia, kde niekoľko agentov súčasne interaguje v prostredí a učí sa prijímať rozhodnutia. Každý agent sa snaží maximalizovať svoju vlastnú odmenu, zatiaľ čo správanie ostatných agentov ovplyvňuje dynamiku prostredia.

Problém nestacionarity vzniká, pretože prostredie pre každého agenta sa časom mení kvôli učeniu a zmenám v stratégiách ostatných agentov. V klasickom RL je prostredie považované za stacionárne (nemenné), ale v multi-agent RL je politika ostatných agentov neustále aktualizovaná, čo vedie k nestabilite v učení a sťažuje konvergenciu algoritmov.

To sťažuje úlohu, pretože:

• Agent nemôže považovať správanie prostredia za pevné.
• Tradičné metódy hodnotenia a politiky môžu byť neúčinné.
• Je potrebné zohľadniť prispôsobivosť a koordináciu medzi agentmi.

Na riešenie sa používajú metódy, ktoré zohľadňujú interakcie, napríklad učenie s spoločnou politikou, použitie modelov správania iných agentov alebo tréning s centralizovaným učením a decentralizovaným vykonávaním.