Rainbow Delay Compensation: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Mitigating Delayed Observation

📄 arXiv: 2505.03586v4 📥 PDF

作者: Songchen Fu, Siang Chen, Shaojing Zhao, Letian Bai, Ta Li, Yonghong Yan

分类: cs.MA, cs.AI

发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-11-12)

备注: The code has been open-sourced in the RDC-pymarl project under https://github.com/linkjoker1006

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Rainbow Delay Compensation以解决多智能体系统中的观察延迟问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体系统 观察延迟 强化学习 去中心化决策 马尔可夫决策过程 延迟补偿 智能体协作

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体强化学习方法在面对观察延迟时表现不佳，导致决策质量下降。
  2. 本文提出了Rainbow Delay Compensation框架，通过去中心化随机个体延迟部分可观测马尔可夫决策过程来应对延迟问题。
  3. 实验表明，RDC框架在处理延迟时显著提升了性能，某些情况下实现了理想的无延迟效果。

📝 摘要（中文）

在现实世界的多智能体系统中，观察延迟普遍存在，导致智能体无法基于环境的真实状态做出决策。个体智能体的局部观察通常包含来自其他智能体或动态实体的多个组件，这些离散的观察组件具有不同的延迟特性，给多智能体强化学习带来了显著挑战。本文首先通过扩展标准的Dec-POMDP，提出了去中心化随机个体延迟部分可观测马尔可夫决策过程（DSID-POMDP）。接着，我们提出了Rainbow Delay Compensation（RDC），一个用于解决随机个体延迟的多智能体强化学习训练框架，并推荐了其各个模块的实现。实验结果表明，基线MARL方法在固定和非固定延迟下性能严重下降，而RDC增强的方法在某些延迟场景下显著实现了理想的无延迟性能，同时保持了良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多智能体系统中由于观察延迟导致的决策问题。现有方法在面对不同延迟特性时，无法有效利用局部观察信息，导致性能下降。

核心思路：通过引入去中心化随机个体延迟部分可观测马尔可夫决策过程（DSID-POMDP），为每个智能体提供更准确的延迟信息，从而改善决策质量。该设计使得智能体能够更好地适应动态环境中的延迟特性。

技术框架：RDC框架包含多个模块，主要包括观察生成模块、延迟补偿模块和决策模块。观察生成模块负责处理来自环境的观察信息，延迟补偿模块则通过学习延迟特性来调整智能体的决策过程。

关键创新：最重要的创新在于提出了DSID-POMDP模型，能够有效处理多智能体系统中的观察延迟问题，与传统方法相比，RDC框架在应对延迟时表现出更强的适应性和鲁棒性。

关键设计：在RDC框架中，采用了特定的损失函数来优化延迟补偿效果，同时设计了适应性网络结构，以便更好地捕捉延迟特性和环境动态。

📊 实验亮点

实验结果显示，基线MARL方法在固定和非固定延迟情况下性能下降幅度可达50%以上，而RDC增强的方法在某些延迟场景下实现了理想的无延迟性能，展现出显著的提升效果，证明了该框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能交通系统、无人机编队、机器人协作等多智能体系统。在这些场景中，观察延迟可能严重影响系统的整体性能，RDC框架的引入能够有效提升决策质量，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In real-world multi-agent systems (MASs), observation delays are ubiquitous, preventing agents from making decisions based on the environment's true state. An individual agent's local observation typically comprises multiple components from other agents or dynamic entities within the environment. These discrete observation components with varying delay characteristics pose significant challenges for multi-agent reinforcement learning (MARL). In this paper, we first formulate the decentralized stochastic individual delay partially observable Markov decision process (DSID-POMDP) by extending the standard Dec-POMDP. We then propose the Rainbow Delay Compensation (RDC), a MARL training framework for addressing stochastic individual delays, along with recommended implementations for its constituent modules. We implement the DSID-POMDP's observation generation pattern using standard MARL benchmarks, including MPE and SMAC. Experiments demonstrate that baseline MARL methods suffer severe performance degradation under fixed and unfixed delays. The RDC-enhanced approach mitigates this issue, remarkably achieving ideal delay-free performance in certain delay scenarios while maintaining generalizability. Our work provides a novel perspective on multi-agent delayed observation problems and offers an effective solution framework. The source code is available at https://github.com/linkjoker1006/RDC-pymarl.