【摘 要】
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智能体是指通过对环境进行感知,并利用既有知识或者自身不断迭代的策略,与环境进行交互,完成指定任务的个体系统。而多个这样的智能体可以组成一个多智能体系统,可以解决单个智能体能力受限的问题。随着人工智能的发展,强化学习技术常应用在智能体建模上,尤其是深度强化学习可以增强智能体的感知、学习、决策能力。同时,多智能体之间的协作也会提高整体系统的能力上限,可以处理更为复杂的任务。但是,目前基于深度强化学习的
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智能体是指通过对环境进行感知,并利用既有知识或者自身不断迭代的策略,与环境进行交互,完成指定任务的个体系统。而多个这样的智能体可以组成一个多智能体系统,可以解决单个智能体能力受限的问题。随着人工智能的发展,强化学习技术常应用在智能体建模上,尤其是深度强化学习可以增强智能体的感知、学习、决策能力。同时,多智能体之间的协作也会提高整体系统的能力上限,可以处理更为复杂的任务。但是,目前基于深度强化学习的多智能体协作问题的相关研究仍然不足,在面对环境部分可观、动态变化以及维数灾难时,多智能体之间的协作还不够充分,仅有局部或部分的合作不足以释放出多智能体协作的潜能,因此还需进一步完善与研究。本文总结了当前多智能体协作研究的历史与现状,以及当前研究面临的主要问题,引出了多智能体深度强化学习协作技术研究的重要性,并详细介绍了相关技术的原理。主要的研究内容如下:（1）在分析多智能体协作问题的基础上,本文将联邦学习与深度强化学习进行结合,提出了一种基于深度强化学习的多智能体联邦协作模型,并阐述了详细的多智能体协作框架以及协作算法,进一步分析了该模型对多智能体协作所带来的益处和优势。（2）追捕问题是典型的人工智能应用场景。针对传统追捕方法协作效率不高、收敛较慢的问题,本文在多智能体联邦协作模型的基础上,进一步优化了协作框架,并针对实际的追捕情况加入了多智能体动态目标分配,提出了基于多智能体联邦协作的智能追捕技术。在追捕过程中,多智能体在利用深度强化学习进行自主决策的同时,也可以通过互相协作加快学习进度,最终完成对目标的快速围捕。（3）5G异构网络（5G heterogeneous network,5G HetNet）是通信领域的未来发展方向,由于其具有异构、分层、广域的特点,容易暴露出大量的网络安全问题。因此,本文在结合5G HetNet架构的基础上,提出了一种基于多智能体联邦协作的5G HetNet安全增强技术。该技术设计了三种类型的安全监测智能体,分别部署在5G HetNet的云端、边缘以及末端,并且设计了端-边-云协作算法,能够在各智能体缩短训练时间的同时,提高安全监测的准确率,从而有效地增强5G HetNet的安全保护能力。
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