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通过数字孪生实现增强式强化学习资源管理：机遇、应用和挑战
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种可持续的多智能体深度强化学习框架，能够将训练策略从模拟环境转移到真实环境中。通过实验，展示了该框架在交叉路口问题和对抗自主赛车问题上的实验结果，并讨论了加速多智能体强化学习训练的技术。最后，使用该框架展示了从模拟环境到真实环境中训练策略的过渡。
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关键要点
- 提出了一种可持续的多智能体深度强化学习框架，能够按需选择性地扩展并行训练工作负载。
- 框架利用最小的硬件资源将训练策略从模拟环境转移到真实环境中。
- 引入了 AutoDRIVE 生态系统，作为数字孪生框架支持多智能体强化学习策略的训练、部署和传输。
- 研究了4个合作车辆在交叉路口问题中的表现，采用共同的策略方法。
- 使用个体策略方法研究了2辆车的对抗自主赛车问题。
- 采用分散式学习架构进行稳健的策略训练和测试，适应不确定性环境。
- 智能体只能观察有限的观测空间，并采样满足运动动力学和安全约束的控制动作。
- 报告了两个问题的实验结果，包括训练和部署阶段的定量指标和定性评述。
- 讨论了加速多智能体强化学习训练的智能体和环境并行化技术及其计算性能。
- 展示了从模拟环境到真实环境中训练策略的资源感知过渡。
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