元多智能体强化学习加速策略适应
原文标题：Meta-Multi-Agent Reinforcement Learning for Fast Adaptation of Interactive Policies with Applications to Autonomous Driving
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论文提出元多智能体强化学习框架，将 MARL 建模为马尔可夫博弈，实现跨博弈分布的交互策略快速适应。作者定义 meta-NE 解概念并证明其与梯度博弈算法稳定点的等价条件，在自动驾驶任务上验证了比预训练 MARL 基线更快的适应速度。
- 问题
- 现有元强化学习多针对单智能体，难以快速适应多智能体策略交互。
- 方法
- 将MARL建模为马尔可夫博弈，定义meta-NE解概念并给出与梯度博弈稳定点的等价条件。
- 结果
- 在自动驾驶任务上比预训练MARL基线适应更快。
- 影响
- 为多智能体系统提供跨博弈快速适应路径，可降低自动驾驶等场景的策略重训成本。
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