Environment Graph Neural Network-based Multi-agent Reinforcement Learning over Lossy Links
Sihyeon Kim, Gakyung Hwang, Pangun Park · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2025
멀티에이전트 강화학습은 복잡한 협력 문제를 해결하기 위해 에이전트 간 효율적인 정보 생성 및 교환이 필수적이다. 본 논문에서는 정보 손실이 발생할 수 있는 통신 링크 환경에서도 효과적인 협력이 가능한 그래프 신경망 기반 강화학습 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 에이전트 간 상호작용을 학습하는 self-attention 기반 그래프 신경망과 개별 에이전트의 송수신 정보 및 지역 정보를 처리하는 LSTM 모듈로 구성된다. 특히, 에이전트 간 상호 작용은 시변적 손실 링크를 고려한 동적 그래프로 모델링되었다. 제안 기법은 멀티에이전트 시나리오인 포식자-먹이 임무에서 제한된 센싱 범위와 정보 손실이 존재하는 상황에서도 강건한 성능을 보임을 실험을 통해 확인하였다.