state-augmentation

本文提出了一种分布式方法，用于约束多智能体强化学习，该方法采用状态增强策略学习和对偶变量上的邻居间一致性，以在满足全局资源约束的同时实现智能体数量线性扩展。在智能电网需求响应上的实验表明，一致性协调对可行性至关重要：与集中式训练方法不同，它能够扩展到数千个智能体。