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第38卷摇第3期模式识别与人工智能Vol.38摇No.3
2025年3月PatternRecognitionandArtificialIntelligenceMar.摇2025
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基基于角色的自适应参数共享方法
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方宝富摇摇王摇琼摇摇王摇浩摇摇王在俊摇
摘摇要摇在大规模异构多智能体强化学习中,参数共享常用于减少训练参数并加速训练过程,但传统完全参数共
享方法容易导致智能体行为过度一致,而独立参数训练方法却受到计算复杂度和内存限制.因此,文中提出基于角
色的自适应参数共享方法(Role鄄BasedAdaptiveParameterSharingMethod,RAPS).首先,根据智能体的任务特性进
行角色分组.然后,在同一网络结构下,结合非结构化网络剪枝技术,为不同角色的智能体生成稀疏化的子网络结
构,并引入动态调整机制,根据任务需求自适应优化共享参数与独立参数的比例.此外,通过角色间的协作损失函
数,进一步增强异构智能体间的协调能力,在有效降低计算复杂度的同时,保持异构智能体的行为差异性.实验表
明,在不同多智能体任务上,RAPS都能提升多智能体系统的性能和可扩展性.
关键词摇大规模异构多智能体强化学习,参数共享,非结构化网络剪枝,角色分组
引用格式摇方宝富,王琼,王浩,王在俊.基于角色的自适应参数共享方法.模式识别与人工智能,2025,38(3):
193-204.
DOI摇10.16451/ki.issn1003鄄6059.202503001摇摇摇摇摇摇中图法分类号摇TP391
Role鄄BasedAdaptiveParameterSharingMethod
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FANGBaofu,WANGQiong,WANGHao,WANGZaijun
ABSTRACT摇Inlarge鄄scaleheterogeneousmulti鄄agentreinforcementlearning,parametersharingis
oftenutilizedtoreducethenumberoftrainingparametersandacceleratethetrainingprocess.However,
thetraditi
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