MARLIN：基于多智能体强化学习、椋鸟群飞智能与 LLM 指导的水库管理
多智能体系统
2026-03-09 v4 系统与控制
系统与控制
摘要
随着气候变化加剧极端天气事件，水灾对全球社区构成的威胁日益增长，这使得自适应水库管理对于保护脆弱人群和确保水安全至关重要。现代水资源管理面临着级联不确定性在互联水库网络中传播带来的前所未有的挑战。这些不确定性源于物理上的水分传输损耗和环境变率，使得精确控制变得困难。例如，向下游输送 10 吨水可能因蒸发和渗漏仅产出 8-12 吨。传统的集中式优化方法计算复杂度呈指数级增长，无法有效处理此类现实世界中的不确定性，而现有的多智能体强化学习 (MARL) 方法在不确定性下无法实现有效协调。为了应对这些挑战，我们提出了 MARLIN，一个受椋鸟群飞智能启发的去中心化水库管理框架。MARLIN 将仿生的对齐、分离和聚合规则与 MARL 相结合，使单个水库能够做出局部决策，同时实现涌现的全局协调。此外，LLM 提供实时奖励塑造信号，指导智能体适应环境变化和人类定义的偏好。在 USGS 数据上的实验表明，MARLIN 将不确定性处理能力提高了 23%，减少了 35% 的计算量，并将洪水响应速度加快了 68%，展现出超线性的协调能力，且在节点数从 400 增加到 10,000 时复杂度仅扩大 5.4 倍。这些结果证明了 MARLIN 在通过智能、可扩展的水资源管理来预防灾害和保护社区方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2509.25034,
title = {MARLIN: Multi-Agent Reinforcement Learning with Murmuration Intelligence and LLM Guidance for Reservoir Management},
author = {Heming Fu and Shan Lin and Guojun Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.25034},
year = {2026}
}
备注
AAMAS'26