Šta je multi-agent RL i koji su njegovi problemi sa non-stationarity?

Мулти-агентско учење појачањем (multi-agent RL) је област учења појачањем у којој више агената истовремено интерагује у окружењу, учећи да доносе одлуке. Сваки агент настоји да максимизира своју награду, док понашање других агената утиче на динамику окружења.

Проблем нестабилности (non-stationarity) настаје јер се окружење за сваког агента мења током времена због учења и промена у стратегијама других агената. У класичном RL окружење се сматра стационарним (непромењеним), али у multi-agent RL политика других агената се стално ажурира, што доводи до нестабилности у учењу и отежава сходимост алгоритама.

Ово отежава задатак јер:

• Агент не може сматрати понашање окружења као фиксним.
• Традиционалне методе процене вредности и политике могу бити неефикасне.
• Потребно је узети у обзир прилагодљивост и координацију између агената.

За решавање се користе методе које узимају у обзир интеракције, као што су учење са заједничком политиком, коришћење модела понашања других агената или тренинг са централизованим учењем и децентрализованим извршењем.