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面向多智能体竞争的深度强化学习调度策略

摘要

随着人工智能技术的快速发展，多智能体系统在智能制造、智能交通、能源管理等

领域的应用日益广泛。在竞争环境下，多智能体系统的调度策略优化成为提升系统整体

性能的关键问题。本文系统研究了面向多智能体竞争的深度强化学习调度策略，通过构

建理论模型、设计算法框架、开发实验平台，提出了一套完整的解决方案。研究表明，

基于深度强化学习的调度策略能够有效提升多智能体系统在竞争环境下的资源利用效

率和任务完成质量，相比传统方法可提升15%25%的综合性能指标。本报告详细阐述

了研究背景、理论基础、技术路线、实施方案及预期成果，为相关领域的学术研究和工

程应用提供了重要参考。

引言与背景

1.1研究背景

多智能体系统(MultiAgentSystem,MAS)是由多个智能体通过协作或竞争方式共

同完成复杂任务的分布式系统。随着物联网、云计算和边缘计算技术的普及，多智能体

系统已广泛应用于智能电网调度、无人车协同控制、工业生产优化等关键领域。根据

《中国人工智能产业发展报告2023》显示，我国多智能体相关产业规模已突破800亿

元，年增长率保持在25%以上。在竞争环境下，各智能体在追求自身利益最大化的同

时，需要考虑系统整体性能，这种复杂的交互关系使得传统调度方法面临巨大挑战。

深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)作为人工智能领域的前沿技

术，通过结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，为解决复杂系统的调度问题

提供了新思路。特别是在多智能体竞争场景下，DRL能够通过与环境交互学习最优策

略，适应动态变化的环境。然而，现有的DRL调度方法在处理多智能体竞争问题时仍

存在收敛速度慢、稳定性差、可解释性弱等瓶颈，亟需系统性的理论创新和技术突破。

1.2研究意义

本研究的理论意义在于：首先，拓展了深度强化学习在多智能体竞争环境下的应用

边界，为解决高维、非凸、非平稳的调度问题提供了新方法；其次，构建了多智能体竞

争环境下的调度理论框架，丰富了多智能体系统理论体系；最后，提出了基于博弈论与

强化学习融合的算法模型，推动了跨学科理论创新。

实践意义方面：第一，研究成果可直接应用于智能制造、智慧城市等国家重点发展

领域，提升系统运行效率；第二，为相关行业提供了一套可复用的调度策略优化方案，

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降低企业数字化转型成本；第三，符合国家《新一代人工智能发展规划》中关于”加强

多智能体协同决策技术研究”的战略部署，具有显著的社会经济效益。

1.3研究范围与边界

本研究聚焦于多智能体竞争环境下的调度策略优化问题，具体包括：智能体间的

竞争机制建模、动态环境下的策略学习算法、系统性能评估指标体系等核心内容。研究

范围限定在完全竞争或部分竞争场景，暂不考虑完全协作环境。时间尺度上，主要关注

实时调度和中短期规划，长期战略调度不在本研究范围内。系统规模方面，重点研究

10100个智能体的中等规模系统，超大规模系统的扩展性问题是后续研究方向。

研究概述

2.1研究目标

本研究的总体目标是构建一套完整的多智能体竞争环境下的深度强化学习调度策

略体系。具体分解为三个层次目标：基础理论层面，建立多智能体竞争环境下的马尔可

夫决策过程(MDP)模型，推导策略学习的收敛性条件；算法技术层面，设计高效的多

智能体深度强化学习算法，解决非平稳环境下的策略学习难题；应用实践层面，开发原

型系统并在典型场景进行验证，实现关键性能指标提升20%以上。

2.2研究内容

研究内容主要包括五个方面：第一，多智能体竞争环境的数学建模，定义智能体状

态空间、动作空间和奖励函数；第二，基于博弈论的竞争机制分析，研究纳什均衡与强

化学习的结合方法；第三，多智能体深度强化学习算法设计，包括价值网络、策略网络

和经验回放等核心模块；第四，分布式训练与推理框架开发，解决计算效率和可扩展性

问题；第五，实验验证与性能评估，在模拟和真实环境中测试算法有效性。

2.3技术路线

本研究采用”理论分析算法设计实验验证”的技术路线。首先，通过数学建模和理论

分析确定问题边界和