基于约束更新投影的安全多智能体强化学习算法(MACUP)在关键工程领域的应用研究

本文提出了一种创新的安全多智能体约束更新投影算法(MACUP)，通过策略约束优化框架解决传统强化学习(RL)忽视安全性的痛点。该算法采用：1）基于更严格策略性能差异边界构建代理函数；2）低计算复杂度的投影优化法；3）多智能体顺序更新框架。实验证明其在满足安全约束的同时能获得更高奖励，为自动驾驶、机器人协作等关键领域提供可靠解决方案。

　　

亮点

相关研究

安全强化学习中，约束马尔可夫决策过程(CMDP)被广泛用于建模安全问题。近年来研究者不断提出新算法，如基于策略约束优化的方法，相比基于李雅普诺夫函数(Lyapunov)的方法显著降低了计算复杂度。

理论基础

本节首先介绍约束马尔可夫决策过程(CMDP)，阐述智能体与环境交互时需同时兼顾奖励最大化和成本约束；其次解析广义优势估计(GAE)的计算公式及其稳定性优势；最后说明多智能体顺序策略更新框架的运行机制。

理论分析

基于更严格的策略性能差异边界，我们推导出多智能体策略性能差异的上下界。这些边界将作为后续代理目标函数和代理成本函数的理论基础，为算法提供数学保障。

算法实现

基于上述理论边界，我们构建了新型代理函数，并采用投影法直接优化策略。这种方法无需对代理函数进行凸近似，既减少了误差导致的不安全行为风险，又避免了计算费雪信息矩阵(Fisher Information Matrix)的复杂度。

实验结果

在安全MAMuJoCo和MAIG环境中，本算法对比HAPPO、MAPPO等基线方法展现出显著优势。特别是在多模态奖励场景中，基于策略梯度(PG)的个体策略方法被证实能收敛到最优解。

结论

本研究通过：1）严格的多智能体策略边界推导；2）投影优化法的创新应用；3）顺序更新框架的协同机制，实现了安全约束与高收益的平衡。该成果为关键领域的安全决策提供了新范式。