基于多智能体强化学习的社会网络群体决策共识机制研究：MADQN算法与权重惩罚策略的创新应用

本文创新性地提出将多智能体强化学习（MARL）框架应用于大规模群体决策（LSGDM），通过整合多智能体深度Q网络（MADQN）算法与社会网络分析（SNA），构建动态自适应的共识达成流程（CRP）。研究突破传统方法固定规则局限，采用Louvain社区检测算法聚类决策者，引入权重惩罚机制应对非合作行为，显著提升共识效率与质量。

　　

亮点

本研究突破性地将多智能体强化学习（MARL）与社会网络群体决策（SNGDM）相结合，通过多智能体深度Q网络（MADQN）实现动态反馈参数调整，赋予决策系统实时响应群体偏好演变的能力。权重惩罚机制的引入，如同为共识流程装上"纠偏引擎"，有效抑制非合作行为对决策效率的干扰。

方法核心

基于MARL的社会网络群体决策共识流程

我们将共识达成过程建模为多智能体马尔可夫决策过程（MMDP）。在由节点V和边E构成的社会网络G(V,E)中，每个决策者（DM）如同神经网络中的活性单元，其偏好调整受社交关系（如信任度）驱动。MADQN智能体通过Q学习算法不断优化策略，像经验丰富的谈判专家一样，在减少讨论轮次的同时维持高共识度。

案例研究

以长江流域某城市污水处理厂的废水排放标准制定为范例，本方法展现出对复杂环境决策的卓越适应性。与传统方法相比，MARL框架使共识迭代次数降低42%，非合作子群影响力下降67%，印证了其在真实场景中的技术优势。

结论

该框架为大规模群体决策提供了智能化的新范式，其模块化设计允许扩展至医疗健康政策制定等多元场景。未来研究可探索结合联邦学习技术，进一步解决隐私保护与分布式决策的挑战。

（注：翻译严格遵循生命科学领域专业性表述，采用"活性单元""纠偏引擎"等生动比喻，保留MMDP、MADQN等术语缩写及G(V,E)符号规范，去除文献引用标记。）