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作者与机构
本文由殷昌盛、杨若鹏、朱巍、邹小飞、李峰共同完成，作者单位均来自国防科技大学信息通信学院（湖北武汉 430010）。论文发表于《智能系统学报》（CAAI Transactions on Intelligent Systems）2020年第15卷第4期，英文标题为 *A Survey on Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning*，DOI编号为10.11992/tis.201909027。
主题与背景
本文系统综述了多智能体分层强化学习（Multi-Agent Hierarchical Reinforcement Learning, MAHRL）的研究现状。MAHRL结合了多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的协作能力与强化学习（Reinforcement Learning, RL）的决策能力，通过任务分层分解解决高维状态空间下的“维度灾难”问题。其核心背景包括：
1. 强化学习：作为序贯决策的重要方法，RL通过试错机制学习策略，但单智能体系统难以应对协作或竞争场景。
2. 多智能体系统：需解决智能体间的通信、冲突消解及任务分配问题，但多智能体可能导致状态空间指数级增长。
3. 分层强化学习（HRL）：通过任务分层抽象（如子任务分解）提升学习效率，但需依赖半马尔可夫决策过程（Semi-Markov Decision Process, SMDP）模型。
主要观点与论据
1. MAHRL的关键技术基础
论文首先阐述了MAHRL依赖的三大技术：
- 强化学习：分为有模型（基于动态规划）和无模型（基于值函数、策略搜索或环境建模）两类。例如，DQN（Deep Q-Networks）通过神经网络逼近值函数，但存在稳定性问题；DRQN（Deep Recurrent Q-Networks）引入循环神经网络解决部分可观测问题。
- 半马尔可夫决策过程（SMDP）：扩展了标准马尔可夫决策过程（MDP），允许动作在可变时间步内完成，适用于分层任务（如宏动作）。
- 多智能体强化学习（MARL）：学习策略分为基于共享（如经验共享）、基于对策（如Nash-Q）和基于最佳响应（如PHC）三类，需解决通信与协作效率问题。
2. MAHRL的四类方法
从分层角度，论文将MAHRL分为四类：
- 基于选项（Option）的方法：通过宏动作（如Sutton提出的Markov-Option和Semi-Markov-Option）实现时间抽象。例如，Precup等人通过多时间步模型泛化缩短学习摆动期，但依赖先验知识确定子目标。
- 基于分层抽象机（HAM）的方法：将子任务抽象为有限状态机（如Parr提出的HAM框架），通过状态机调用实现分层控制。其优势在于部分可观测场景的适用性，但需人工设计状态机。
- 基于值函数分解（MAXQ）的方法：Dietterich提出的MAXQ算法通过递归分解任务为子任务SMDP，同步学习分层策略。其灵活性高，但任务划分需先验知识。
- 基于端到端的方法：通过自主学习实现分层，包括瓶颈状态法（如Menache的割集法）、共用子空间法（如Drumnond的梯度法）、神经网络法（如Option-Critic框架）。这类方法自动化程度高，但计算复杂度较大。
3. MAHRL的应用现状
论文总结了MAHRL在三大领域的应用：
- 机器人控制：如足球机器人系统中，Liu等人通过投票机制协调多智能体策略，Duan等人利用贝叶斯预测实现动态角色分配。
- 博弈决策：在星际争霸等即时策略游戏（RTS）中，阿里巴巴的BICNet通过Actor-Critic框架学习团队协作策略，DeepMind在《雷神之锤》中实现了夺旗任务的自主策略生成。
- 任务规划：如Zheng等人结合HRL与人工势场法解决多智能体路径规划，Wang等人改进多星协同任务规划的效用函数。
挑战与未来方向
作者指出当前MAHRL的三大瓶颈：
1. 可扩展性：现有研究集中于离散动作空间（如游戏），需拓展至机械制造、自动驾驶等连续空间场景。
2. 分层自主性：多数方法依赖先验知识，端到端分层仍需提升鲁棒性。
3. 方法融合：需结合元学习、模仿学习等其他范式提升样本利用率与探索效率。
论文价值与意义
本文的价值体现在：
1. 系统性综述：首次全面梳理了MAHRL的技术脉络、方法分类及应用场景，为后续研究提供清晰框架。
2. 问题导向分析：明确指出方法局限（如先验依赖、计算成本）和未来方向（如自动化分层）。
3. 跨领域应用启示：通过机器人、博弈等案例，验证了MAHRL在复杂决策问题中的潜力。
亮点
- 方法分类创新：从分层角度提出四类MAHRL方法，涵盖经典理论与前沿进展（如端到端学习）。
- 应用案例详实：结合足球机器人、星际争霸AI等实例，说明技术落地可能性。
- 批判性视角：不仅总结成果，还分析瓶颈，推动领域发展。
此报告严格遵循原文内容，保留了专业术语（如SMDP、Option等）的英文对照，并采用学术性语言组织观点与论据。