Preference-Guided Cooperation in Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2610.35736v1 📥 PDF

作者: Qiyue Xia, J. Michael Herrmann

分类: cs.MA, cs.LG

发布日期: 2026-10-26

备注: 14 pages, 4 figures, 1 table (plus 3 figures, 3 tables, and 2 algorithms in the appendix)

💡 一句话要点

提出MIRL以解决多目标多智能体强化学习中的合作问题

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

关键词: 多目标优化 多智能体系统 强化学习 合作机制 元学习

📋 核心要点

  1. 现有的多目标多智能体强化学习方法将合作与优化视为独立问题，导致复杂性增加，难以有效解决。
  2. 本文提出的MIRL方法通过引入元梯度信息，使智能体能够在优化系统级目标的同时，优先考虑各自目标，从而促进合作。
  3. 实验结果显示，MIRL方法在多目标多粒子环境中显著提高了Pareto前沿质量，动态变体的性能最为突出。

📝 摘要（中文）

多目标多智能体强化学习（MOMARL）同时处理智能体协调和目标权衡，以优化整体系统性能。现有研究往往将多智能体合作和多目标优化视为相对独立的学习问题，导致复杂性过高。本文探讨如何利用多目标结构促进合作，而非将其视为额外的优化挑战。我们在团队和个体层面上对MOMARL进行建模，并引入目标导向的反事实信用分配，以评估每个智能体在团队目标中的贡献。提出的元梯度信息引导的多目标多智能体强化学习（MIRL）具有静态（MIRL-S）和动态（MIRL-D）两种变体。通过结合元梯度信息，MIRL使智能体能够在集体优化系统级目标的同时，个体优先考虑各自目标，从而直接引导合作。实验结果表明，该方法在多目标多粒子环境中显著提高了Pareto前沿质量，动态变体表现最佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多目标多智能体强化学习中智能体合作与目标优化的复杂性问题。现有方法往往将这两者视为独立，导致难以有效协调和优化。

核心思路：论文提出的MIRL方法利用多目标结构来促进智能体之间的合作。通过引入元梯度信息，智能体可以在优化系统级目标的同时，优先考虑各自的目标，从而实现更高效的合作。

技术框架：MIRL的整体架构包括静态和动态两种变体，分别为MIRL-S和MIRL-D。核心模块包括目标导向的反事实信用分配和元梯度信息的整合，确保智能体在团队目标下的有效学习与合作。

关键创新：MIRL的最大创新在于将元梯度信息引入多目标多智能体强化学习中，使得智能体能够在个体和团队层面上同时优化，从而有效降低了合作的复杂性。

关键设计：在MIRL中，关键设计包括目标导向的反事实信用分配机制和动态调整的目标优先级设置，确保智能体能够灵活应对不同的环境和任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MIRL方法在多目标多粒子环境中显著提高了Pareto前沿质量，相较于基线方法，动态变体MIRL-D的性能提升最为显著，展示了其在复杂环境中的有效性。

🎯 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。通过优化智能体之间的合作与目标权衡，能够提升系统的整体性能和效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multi-objective multi-agent reinforcement learning (MOMARL) addresses agent coordination and objective trade-offs simultaneously while optimising overall system performance. Existing work tends to treat multi-agent cooperation and multi-objective optimisation as largely independent components of a learning problem, which amounts to an exorbitant complexity except in trivial cases. We study here whether the structure provided by multiple objectives can itself be exploited to facilitate cooperation, rather than being treated as an additional optimisation challenge. We formulate MOMARL at both the team and individual levels and introduce objective-wise counterfactual credit assignment to evaluate each agent's contribution across the team objectives. We propose Meta-Gradient Informed Multi-Objective Multi-Agent Reinforcement Learning (MIRL), with static (MIRL-S) and dynamic (MIRL-D) variants. By incorporating meta-gradient information, MIRL enables agents to learn how to prioritise objectives individually while collectively optimising the system-level objective, allowing the multi-objective structure to directly guide cooperation. Experiments on a multi-objective multiple particle environment show that our methods improve Pareto-front quality over baselines, with the dynamic variant achieving the strongest performance.