Multiagent Reinforcement Learning with Neighbor Action Estimation

📄 arXiv: 2601.04511v1 📥 PDF

作者: Zhenglong Luo, Zhiyong Chen, Aoxiang Liu

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

提出基于邻居动作估计的多智能体强化学习框架，解决通信受限场景下的协作问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 动作估计 通信受限 TD3算法 双臂机器人 协作控制 去中心化 局部观测

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖智能体间的显式动作交换来评估动作价值函数，但在通信受限的现实环境中难以应用。
  2. 该论文提出利用动作估计神经网络，使智能体仅通过局部观测推断邻居行为，实现无显式通信的协作学习。
  3. 在双臂机器人操作任务中验证了该框架，结果表明其提高了鲁棒性和部署可行性，并降低了对信息基础设施的依赖。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种增强的多智能体强化学习框架，该框架利用动作估计神经网络来推断智能体的行为。通过集成轻量级的动作估计模块，每个智能体仅使用局部可观察信息来推断邻居智能体的行为，从而在无需显式动作共享的情况下实现协作策略学习。该方法与标准TD3算法完全兼容，并且可以扩展到更大的多智能体系统。在工程应用层面，该框架已在双臂机器人操作任务中得到实施和验证，实验结果表明，该方法显著提高了真实机器人系统的鲁棒性和部署可行性，同时降低了对信息基础设施的依赖。这项研究推动了去中心化多智能体人工智能系统的发展，并使人工智能能够在动态的、信息受限的真实环境中有效运行。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习方法通常需要智能体之间显式地交换动作信息，以便评估动作价值函数。然而，在许多实际工程环境中，由于通信约束（如带宽限制、延迟、能量消耗和可靠性要求），这种显式的动作共享是不切实际的。因此，如何在通信受限的环境中实现有效的多智能体协作是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是让每个智能体通过观察局部信息来估计其邻居智能体的动作，而不是直接接收邻居智能体的动作信息。通过训练一个动作估计神经网络，智能体可以根据局部观测来推断邻居的行为，从而实现协作策略的学习，而无需显式的通信。这种方法旨在减少对信息基础设施的依赖，并提高系统的鲁棒性和可扩展性。

技术框架：该框架基于标准的TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）算法，并在此基础上添加了一个动作估计模块。整体流程如下：1) 每个智能体观察其局部环境；2) 每个智能体使用动作估计神经网络，根据局部观测估计邻居智能体的动作；3) 每个智能体使用估计的邻居动作信息和自身的观测信息，通过TD3算法更新其策略和价值函数。

关键创新：该论文最重要的技术创新点是引入了动作估计神经网络，使得智能体能够在没有显式通信的情况下推断邻居的行为。与传统的需要显式动作共享的方法相比，该方法更加适用于通信受限的现实环境。此外，该方法与TD3算法的兼容性使其易于实现和扩展。

关键设计：动作估计神经网络的设计是关键。该网络以智能体的局部观测作为输入，输出对邻居智能体动作的估计。损失函数的设计需要保证估计的动作与实际动作之间的差距尽可能小。具体的网络结构（如层数、神经元数量）和训练参数（如学习率、批量大小）需要根据具体的应用场景进行调整。此外，如何选择合适的邻居智能体也是一个重要的设计考虑因素。

📊 实验亮点

实验结果表明，在双臂机器人操作任务中，该方法能够在没有显式动作共享的情况下实现有效的协作。与传统的需要显式通信的方法相比，该方法在鲁棒性和部署可行性方面有显著提升。具体的性能数据（如成功率、完成时间）和对比基线（如使用显式通信的TD3算法）需要在实验部分给出。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于通信受限或不稳定的多智能体协作场景，例如：分布式机器人系统、无人机集群、智能交通系统、以及资源受限的边缘计算环境。通过减少对中心化通信基础设施的依赖，可以提高系统的鲁棒性和可扩展性，使得人工智能系统能够在更加复杂的现实环境中有效运行。

📄 摘要（原文）

Multiagent reinforcement learning, as a prominent intelligent paradigm, enables collaborative decision-making within complex systems. However, existing approaches often rely on explicit action exchange between agents to evaluate action value functions, which is frequently impractical in real-world engineering environments due to communication constraints, latency, energy consumption, and reliability requirements. From an artificial intelligence perspective, this paper proposes an enhanced multiagent reinforcement learning framework that employs action estimation neural networks to infer agent behaviors. By integrating a lightweight action estimation module, each agent infers neighboring agents' behaviors using only locally observable information, enabling collaborative policy learning without explicit action sharing. This approach is fully compatible with standard TD3 algorithms and scalable to larger multiagent systems. At the engineering application level, this framework has been implemented and validated in dual-arm robotic manipulation tasks: two robotic arms collaboratively lift objects. Experimental results demonstrate that this approach significantly enhances the robustness and deployment feasibility of real-world robotic systems while reducing dependence on information infrastructure. Overall, this research advances the development of decentralized multiagent artificial intelligence systems while enabling AI to operate effectively in dynamic, information-constrained real-world environments.