基于ADP的多智能体体一致性

资 源 简 介

基于ADP的多智能体体一致性

详 情 说 明

基于ADP（自适应动态规划）的多智能体一致性控制是一种结合强化学习与分布式协作的方法，特别适合解决无向图结构下智能体间的协同问题。

在无向图环境中，每个智能体仅与相邻节点交互，通过局部信息共享逐步达成全局状态一致。ADP的核心在于利用评价网络（Critic）和执行网络（Actor）在线学习最优一致性策略，避免传统方法对系统模型的依赖。其优势包括：

自适应性：通过实时反馈调整策略，适应动态拓扑变化； 低通信开销：仅需邻居节点数据，适合大规模分布式系统； 鲁棒性：对噪声和非线性动态具有较强容错能力。

实现时需重点解决信用分配与局部观测约束问题，通常采用一致性误差作为强化学习的奖励信号，驱动智能体协同优化。