综述：联邦多智能体强化学习方法、应用与挑战的全面综述

这篇综述系统梳理了联邦多智能体强化学习（FMARL）这一新兴范式，融合联邦学习（FL）的隐私保护机制与多智能体强化学习（MARL）的协同决策优势，为解决分布式动态环境中的隐私安全、通信开销和非独立同分布（non-IID）数据等挑战提供了创新框架。文章从方法论、应用场景到开放性问题展开多维度分析，为未来研究指明了方向。

　　

联邦多智能体强化学习：协同与隐私的平衡艺术

Abstract
联邦多智能体强化学习（FMARL）作为联邦学习（FL）与多智能体强化学习（MARL）的交叉领域，正成为解决分布式环境中隐私保护与协同决策矛盾的关键技术。其核心在于通过去中心化架构，使智能体在共享模型参数而非原始数据的前提下实现高效协作，适用于医疗、智能交通等敏感场景。

Introduction
传统机器学习（ML）依赖中心化数据训练，面临隐私泄露与扩展性瓶颈。FL的提出为分布式学习奠定基础，而深度强化学习（DRL）在单智能体任务（如AlphaGo）中的成功催生了多智能体扩展需求。然而，MARL的集中式训练模式存在通信负载与隐私风险，FMARL通过融合FL的加密梯度聚合与MARL的环境交互机制，构建了兼顾效率与安全的解决方案。

Architecture of FMARL
FMARL采用两种主流架构：

1. 客户端-服务器框架：智能体作为客户端定期上传模型参数至中央服务器进行聚合，适用于设备资源受限场景（如物联网终端）。
2. 对等网络架构：智能体直接交换参数，避免单点故障，但需解决通信拓扑优化问题。

Methodologies
关键技术突破包括：

• 差分隐私（DP）：在参数交换中添加噪声，防止反向推导原始数据。
• 知识蒸馏（KD）：通过轻量化模型传递经验，降低通信开销。
• 异构模型兼容：允许智能体采用不同网络结构，适应非IID数据分布。

Applications

• 医疗健康：医院间联合训练疾病预测模型，符合HIPAA法规要求。
• 自动驾驶车队：车辆共享驾驶策略而不暴露轨迹数据，提升群体安全性。
• 智能电网：分布式能源单元协同优化调度，抵御网络攻击。

Challenges
未来需攻克：

• 动态环境适应性：非平稳环境中信用分配（Credit Assignment）的公平性。
• 通信-学习权衡：稀疏通信下的策略收敛保证。
• 跨模态联邦：融合视觉、文本等多模态数据的联合表征学习。

Conclusion
FMARL为分布式智能系统提供了理论基石，其跨学科特性将推动人工智能在隐私敏感领域的合规落地。随着边缘计算与5G技术的发展，FMARL有望在智慧城市、精准医疗等场景实现规模化应用。