基于羽毛般智慧的多智能体强化学习用于去中心化储水管理
系统与控制
2025-04-17 v1 系统与控制
摘要
传统的集中式水管理系统面临计算复杂度和不确定性传播的关键局限。我们提出了 MurmuRL—a一种受星星鸟羽毛般智慧启发的去中心化框架，将生物启发的对齐、分离和 cohesion 规则与多智能体强化学习相结合。MurmuRL 使每个储水设施能够作出自主的局部决策，同时实现全局的涌现性协调。实验在网格网络上表明，MurmuRL 在最终性能上比集中方法提高了 8.8%，同时计算开销降低了 27%。值得注意的是，战略多样性随系统规模的增长呈超线性比例增长，展现出复杂的协调模式和在极端事件期间的增强韧性。MurmuRL 利用自然集体行为的原理，为管理复杂水系统提供了可扩展的解决方案。
引用
@article{arxiv.2504.11569,
title = {Multi-Agent Reinforcement Learning for Decentralized Reservoir Management via Murmuration Intelligence},
author = {Heming Fu and Guojun Xiong and Jian Li and Shan Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11569},
year = {2025}
}
备注
ACM SIGMETRICS 2025 Workshop