В последние годы глубокое обучение, и в частности Deep Q-Learning (DQN), стало основой для значительного прогресса в обучении с подкреплением. Эта технология продемонстрировала выдающиеся результаты в решении задач с высокой размерностью состояний, включая игры Atari, задачи управления и планирования. Однако, как только мы переходим от одиночного агента к мультиагентной среде, классический DQN сталкивается с рядом новых вызовов. Мультиагентные системы (Multi-Agent Systems, MAS) характеризуются наличием нескольких автономных участников, взаимодействующих между собой и с окружающей средой. Эти участники могут как координироваться, так и конкурировать. В такой ситуации стандартный подход DQN требует серьёзной адаптации.
Одним из ключевых отличий мультиагентной среды от однoагентной является динамичность и изменчивость самой среды. В случае одного агента среда считается стационарной — поведение окружающей среды не меняется от эпизода к эпизоду. В мультиагентной ситуации каждый агент становится частью среды для других агентов. Таким образом, действия одного агента могут непредсказуемо повлиять на будущие состояния и награды других агентов. Это приводит к нарушению фундаментального предположения стационарности, на котором строится большинство методов обучения с подкреплением, включая DQN. В результате такие алгоритмы становятся нестабильными, а их обучение — затруднённым.
Классический DQN строит аппроксимацию функции Q(s, a), то есть ожидаемого вознаграждения при выполнении действия a в состоянии s, используя глубокую нейросеть. Эта аппроксимация становится ненадёжной, когда поведение других агентов постоянно меняется. Один из способов справиться с этой проблемой — это фиксация политик других агентов, то есть временное "замораживание" их поведения во время обучения одного конкретного агента. Такой подход известен как Independent Q-Learning. Однако на практике он часто приводит к расходимости или к застреванию на локальных минимумах, поскольку агент обучается на предположении, что окружающая среда (включая других агентов) не изменяется, что не соответствует действительности.
Чтобы справиться с этим, исследователи предложили различные модификации DQN, специально адаптированные под мультиагентные сценарии. Одним из ключевых направлений является centralized training with decentralized execution — централизованное обучение при децентрализованном выполнении. В этом подходе во время фазы обучения каждый агент может использовать информацию о состоянии и действиях других агентов, что позволяет учитывать взаимодействие между участниками. Однако на этапе тестирования (или реального выполнения) каждый агент действует на основе только своей локальной информации, что делает систему масштабируемой и гибкой.
Примером такого подхода является MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient), который хотя и основан на непрерывных действиях и actor-critic методах, вдохновил создание схожих архитектур и для дискретных действий, характерных для DQN. В DQN-подобных модификациях это может означать использование общей Q-функции, которая принимает на вход действия всех агентов. Однако такая архитектура быстро становится вычислительно неэффективной при увеличении числа агентов, поэтому также исследуются методы факторизации общего Q-функционала.
Один из таких методов — QMIX, где общая Q-функция всех агентов выражается через комбинацию индивидуальных Q-функций, но с ограничениями монотонности. Это означает, что рост индивидуальной Q-функции не должен снижать значение общей функции, что позволяет координировать поведение агентов без необходимости полного знания о политике других участников. QMIX сохраняет структуру DQN на уровне отдельных агентов, но использует дополнительную нейросеть — mixing network — для объединения индивидуальных значений в общее.
Другой интересный подход — использование Double DQN и Dueling DQN в мультиагентном контексте. Эти архитектуры снижают переоценку Q-значений, что особенно важно в нестабильных условиях мультиагентных сред. Double DQN делает это за счёт разделения выборки действия и оценки его ценности, в то время как Dueling DQN выделяет отдельно ценность состояния и преимущества конкретного действия. В мультиагентной среде такие модификации могут снижать колебания оценки и улучшать стабильность обучения.
Дополнительно, в мультиагентных системах часто используется shared experience replay — механизм, при котором агенты обмениваются опытом, либо сохраняют общий буфер воспроизведения, чтобы ускорить обучение. Однако это сопряжено с рисками переноса неактуального опыта из-за изменений политик. Поэтому важную роль играет адаптация буфера к мультиагентным условиям: добавление временных меток, фильтрация по актуальности, приоритизация или использование отдельного буфера для каждого агента.
Кроме технических решений, в мультиагентных DQN также рассматриваются вопросы социальной динамики: кооперация, соперничество, эмпатия, доверие. Так, вводятся дополнительные компоненты награды, которые поощряют сотрудничество или учитывают справедливость. Эти компоненты не всегда напрямую кодируются в среде, и тогда агент должен самостоятельно научиться "предсказывать" мотивацию других агентов, обучая внутреннюю модель их поведения. Здесь на помощь приходят рекуррентные нейросети, attention-механизмы и даже трансформеры, позволяющие агентам фокусироваться на наиболее релевантной информации о других участниках.
Адаптация DQN к мультиагентной среде — это активная область исследований, объединяющая идеи из глубокого обучения, теории игр и распределённых систем. Хотя на данный момент не существует универсального решения, сочетание идей централизованного обучения, факторизации Q-функций, улучшенных архитектур нейросетей и адаптивных механизмов буферизации позволяет значительно улучшить стабильность и эффективность обучения в мультиагентных условиях.
В будущем можно ожидать дальнейшее развитие направлений, связанных с обучением агентов в условиях частичной наблюдаемости, динамического числа агентов, а также с обучением на реальных данных. Применение таких адаптированных DQN-подходов уже сейчас находит отклик в области автономного транспорта, кооперативной робототехники, распределённых энергетических систем и даже в видеоиграх, где симуляция большого числа взаимодействующих ИИ-агентов становится важной задачей.
Таким образом, DQN остаётся мощным инструментом в арсенале разработчика, и его эволюция в сторону мультиагентных систем показывает потенциал к построению всё более интеллектуальных и адаптивных ИИ-сред.