Bài viết sưu tầm

Trong những năm gần đây, học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning – DRL) đã trở thành một trong những hướng nghiên cứu quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đạt được nhiều kết quả nổi bật trong các lĩnh vực như trò chơi, robot và điều khiển tự động. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu ban đầu tập trung vào các bài toán đơn tác tử, trong đó chỉ có một tác tử tương tác với môi trường. Trên thực tế, nhiều hệ thống phức tạp lại bao gồm nhiều thực thể cùng tồn tại và tương tác, từ đó dẫn đến sự phát triển của học tăng cường sâu đa tác tử (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning – MADRL).

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning là sự kết hợp giữa học tăng cường, học sâu và lý thuyết hệ đa tác tử. Trong MADRL, mỗi tác tử được xem là một thực thể tự chủ, có khả năng quan sát trạng thái môi trường, lựa chọn hành động và cập nhật chính sách dựa trên phần thưởng nhận được. Khác với học tăng cường đơn tác tử, môi trường trong hệ đa tác tử mang tính động và không tĩnh, do hành vi của mỗi tác tử đều có thể thay đổi môi trường quan sát của các tác tử còn lại.

Một đặc điểm quan trọng của MADRL là hình thức tương tác giữa các tác tử. Các tác tử có thể hoạt động theo hướng hợp tác, cạnh tranh hoặc kết hợp cả hai. Trong các bài toán hợp tác, các tác tử cùng hướng tới một mục tiêu chung, trong khi ở các bài toán cạnh tranh, mỗi tác tử tối ưu hóa lợi ích riêng của mình. Ngoài ra, còn tồn tại các bài toán hỗn hợp, trong đó các tác tử vừa cần hợp tác vừa phải cạnh tranh. Sự đa dạng trong hình thức tương tác này khiến cho việc thiết kế thuật toán và hàm phần thưởng trở nên phức tạp hơn so với trường hợp đơn tác tử.

Việc áp dụng học tăng cường sâu trong môi trường đa tác tử đặt ra nhiều thách thức. Trước hết là vấn đề không dừng (non-stationarity), khi mỗi tác tử học và cập nhật chính sách của mình, khiến môi trường liên tục thay đổi theo thời gian. Bên cạnh đó, không gian trạng thái và hành động tăng nhanh theo số lượng tác tử, dẫn đến chi phí tính toán lớn và khó hội tụ. Ngoài ra, việc phân bổ phần thưởng hợp lý cho từng tác tử nhằm đảm bảo học hiệu quả và ổn định cũng là một vấn đề nghiên cứu quan trọng.

Để giải quyết các thách thức trên, nhiều phương pháp MADRL đã được đề xuất. Một hướng tiếp cận phổ biến là huấn luyện tập trung và thực thi phân tán (Centralized Training and Decentralized Execution). Theo hướng này, trong giai đoạn huấn luyện, mô hình có thể khai thác thông tin toàn cục của hệ thống nhằm ổn định quá trình học, trong khi ở giai đoạn triển khai, mỗi tác tử chỉ cần sử dụng thông tin cục bộ để đưa ra quyết định. Các thuật toán tiêu biểu theo hướng tiếp cận này bao gồm Value Decomposition Networks (VDN), QMIX và Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG). Trong đó, QMIX cho phép học các hàm giá trị cục bộ cho từng tác tử nhưng vẫn tối ưu hóa một hàm giá trị toàn cục, rất phù hợp với các bài toán hợp tác quy mô lớn.

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực giao thông thông minh, MADRL được sử dụng để điều khiển tín hiệu đèn giao thông, điều phối phương tiện tự hành và giảm ùn tắc đô thị. Trong robot học, MADRL cho phép nhiều robot phối hợp thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như vận chuyển, thăm dò hoặc cứu hộ. Ngoài ra, MADRL còn được áp dụng trong mạng viễn thông, hệ thống phân bổ tài nguyên và các trò chơi chiến thuật nhiều người chơi.

Tóm lại, học tăng cường sâu đa tác tử là một hướng nghiên cứu quan trọng, mở rộng khả năng của học tăng cường truyền thống trong việc giải quyết các bài toán phức tạp và gần với thực tế hơn. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức về tính ổn định, khả năng mở rộng và hiệu quả huấn luyện, MADRL được kỳ vọng sẽ tiếp tục đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của các hệ thống thông minh phân tán trong tương lai.