摘要

本文介绍了一种创新框架，该框架结合了扩散模型和控制障碍函数（CBF），用于离线多智能体强化学习（MARL）中的安全约束问题。在多智能体强化学习的最新进展中，其应用已扩展到各种安全关键场景，但大多数方法侧重于在线学习，这在实际部署中存在重大风险。本文提出的方法通过在MARL范式中集成扩散模型，显著提高了多个智能体采取行动的安全性，同时通过风险缓解和协调行动建模来增强安全性。该框架基于集中训练与分散执行（CTDE）架构，并增加了扩散模型用于预测轨迹生成。此外，还引入了一种专门算法以进一步确保操作安全。实验结果表明，该模型不仅遵守严格的安全约束，而且在性能上优于现有方法，这强调了该方法在推进现实应用中MARL的安全性和有效性的潜力。

原理

本文提出的框架通过将控制障碍函数（CBF）集成到多智能体扩散模型中，确保智能体学习到既优化奖励又遵守严格安全约束的策略。CBF的嵌入旨在增强学习过程的安全性和稳定性，促进智能体在现实应用中的安全交互。扩散模型通过生成真实的数据样本，增强决策过程中的轨迹预测和规划，从而提高强化学习（RL）系统的鲁棒性和效率。该框架的核心在于利用CBF确保状态保持在安全集合内，同时利用扩散模型的预测能力来预见未来的状态和行动，从而在多智能体系统中动态地执行安全约束并优化策略。

流程

该框架的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 集中训练阶段：在此阶段，扩散模型和CBF被集中训练，以学习数据分布和确保安全约束。
2. 分散执行阶段：在实际应用中，每个智能体根据本地观察执行行动，同时遵守由CBF定义的安全约束。
3. 安全约束执行：通过CBF确保智能体的行动不会违反安全约束，同时扩散模型用于预测未来的状态，帮助智能体做出更安全的决策。
4. 性能优化：在遵守安全约束的同时，模型还通过优化奖励函数来提高整体性能。

应用

该框架的应用前景广泛，特别是在需要多智能体协作的安全关键领域，如自动驾驶、机器人技术和医疗保健。通过确保智能体在动态和不确定环境中的安全交互，该框架有望提高这些领域的操作安全性和效率。此外，该方法的适应性和鲁棒性使其适用于更复杂的现实世界环境，为未来的多智能体系统提供了可靠的技术支持。