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《多智能体深度强化学习及可扩展性研究进展》是由刘延飞、李超、王忠和王杰铃共同撰写的一篇综述论文，发表于2024年10月16日的《计算机工程与应用》（computer engineering and applications）期刊上。该文旨在全面回顾多智能体深度强化学习（multi-agent deep reinforcement learning, MADRL）的研究现状，并探讨其在数量和场景上的可扩展性问题。

本文首先介绍了MADRL的基本背景及其重要性。随着人工智能技术的发展，从单智能体决策到多智能体协同决策已成为必然趋势。相比于单智能体系统，多智能体系统通过相互协作可以更高效地完成任务，在农业、工业、军事等领域具有广泛的应用前景。然而，尽管MADRL在理论、框架和应用层面取得了显著进展，但其大规模实际应用仍面临诸多挑战，尤其是可扩展性问题。因此，提高MADRL的可扩展性成为当前研究的核心关注点之一。

文章详细阐述了MADRL的三类学习范式：独立学习（independent learning, IL）、集中学习（centralized learning, CL）以及集中式训练分散式执行（centralized training with decentralized execution, CTDE）。每种范式都有其优缺点。例如，独立学习天然不存在可扩展性问题，但容易产生环境非平稳问题；集中学习虽然不存在环境非平稳问题，但常常伴随维度灾难问题；而CTDE则结合了前两者的优点，克服了集中学习的收敛性和协作性差的问题，同时保留了分布式决策的灵活性和效率。针对这些范式，作者列举了一系列代表性算法，如独立Q学习（IQL）、值分解网络（VDN）、QMIX、反事实多智能体策略梯度（COMA）等，并分析了它们的设计原理及适用场景。

为了进一步探讨MADRL的可扩展性，文章分别从数量可扩展性和场景可扩展性两个角度进行了深入分析。在数量可扩展性方面，主要讨论了三个核心问题：一是随着智能体数量增加导致的联合决策空间指数级增长引发的维度灾难问题；二是智能体动态变化（掉线或新增）时模型适应性不足的问题；三是新加入智能体如何快速融入以实现高效协同的问题。对于这些问题，现有解决方案包括采用独立学习避免复杂性、优化算法结构缓解维度灾难、利用知识复用提升计算效率等。例如，分层强化学习（hierarchical reinforcement learning, HRL）通过将复杂任务分解为多个子任务，有效降低了联合决策空间的维度。此外，一些学者还通过网络剪枝、量化等方法简化模型架构，从而提高了计算效率和性能。

在场景可扩展性方面，文章指出MADRL需要应对复杂环境中的高维状态动作空间和动态变化。为此，研究人员提出了多种改进措施，如引入通信机制增强智能体间的协作能力、设计特定的网络结构压缩冗余信息、开发基于自编码器的算法捕捉全局状态空间等。例如，Zhang等人提出了一种结合独立学习和集中学习优势的QCombo算法，用于解决大规模路网的全局交通状态优化问题。Padullaparthi等人则设计了一种基于自编码器的多智能体强化学习算法，成功实现了大规模风电场的分布式控制。

最后，文章展望了MADRL的应用前景和发展趋势。作者认为，未来的研究方向应集中在以下几个方面：一是继续探索高效的探索策略，以提高样本利用率；二是加强多任务学习、迁移学习和分层学习等方向的研究，以应对复杂任务和多智能体协同问题；三是推动MADRL在实际场景中的落地应用，特别是在嵌入式等资源受限平台上的部署。总体而言，MADRL作为一种新兴的人工智能技术，不仅在理论上具有重要的科学价值，而且在自动驾驶、机器人控制、交通信号控制等领域展现出巨大的应用潜力。

本文的亮点在于对MADRL的可扩展性问题进行了系统梳理，并提出了具体的解决思路。无论是从数量还是场景的角度，作者都提供了详尽的分析和丰富的案例支持。此外，文章还总结了当前主流的开源实验平台，如MPE、PettingZoo、SMAC等，为后续研究者提供了宝贵的参考资料。这篇综述不仅全面回顾了MADRL的研究进展，还为该领域的未来发展指明了方向，具有重要的学术价值和实践意义。