本文提出了一种使用多智能体强化学习框架 (MARL) 的安全保护平行体系结构来提高连接和自主车辆 (CAV) 系统在复杂驾驶情况下的安全性和效率，并使用 Graph Convolutional Network (GCN)-Transformer 作为空间 - 时间编码器，设立安全屏障并对 CAV 进行安全检查，实验结果显示该方法大大提高了系统安全性和效率。

Oct, 2022

本文研究了网络系统控制中的多智能体强化学习问题，提出了基于空间折扣因子的 NMARL 问题并引入了一种可微的通信协议 NeurComm 以提高学习效率和控制性能。实验结果表明，合适的空间折扣因子可以有效提高 MARL 算法的非通讯性学习曲线，而 NeurComm 在学习效率和控制性能方面均优于现有的通信协议。

Apr, 2020

本文回顾了多智能体强化学习的一个分支领域 —— 网络化智能体下的去中心化多智能体强化学习。该领域的研究主要集中在多个代理在公共环境中执行顺序决策，而无需任何中央控制器的协调。代理可以通过通信网络与其邻居交换信息。此设置在机器人，无人驾驶车辆，移动传感器网络和智能电网的控制和操作中具有广泛应用。

Dec, 2019

基于多智能体强化学习的安全限制算法，用于解决分布式可控发电机在电力网络中主动电压控制问题，通过在电力分布网络模拟环境中进行实验，证明了该方法与最新的多智能体强化学习方法相比的有效性。

May, 2024

最近在多智能体强化学习（MARL）的进展中，其应用已扩展到各种安全关键场景。然而，大多数方法专注于在线学习，在实际环境中部署时存在重大风险。为了解决这一挑战，我们引入了一个创新的框架，将扩散模型与 MARL 范式相结合。通过风险缓解来增强多智能体采取的动作的安全性，并建模协同行动。我们的框架基于分散执行（CTDE）架构中的集中式训练，扩展了用于预测轨迹生成的扩散模型。此外，我们还结合了一种专门的算法来确保操作安全性。我们在 DSRL 基准测试上评估了我们的模型，并进行了对比实验。实验结果表明，我们的模型不仅符合严格的安全约束，而且在性能上优于现有的方法。这凸显了我们的方法在推动 MARL 在实际应用中的安全性和效能方面的潜力。

Jun, 2024

本研究提出两种安全性保障方法，并对多智能体强化学习进行了实验验证。结果表明，这两种方法可以在不损害智能体学习质量的情况下保证其安全，其中，基于因式分解的屏蔽方法在智能体数量上更具可扩展性。

Jan, 2021

基于深度学习的模型预测控制方法被提出，以解决安全多智能体强化学习中存在的复杂多智能体环境动力学问题，该方法在解决多智能体系统的安全问题方面取得了显著进展。

Mar, 2024

本文总结了分布式无模型多智能体强化学习在多机器人协作中面临的挑战以及现有的解决方案类别，并介绍了基准测试和机器人应用，同时讨论了当前的研究方向。

Apr, 2022

本文提出了一个自适应聚合框架，用于处理强化学习中的安全性问题。通过聚合多个源任务和目标任务来学习传输安全知识，并通过利用保障来分离提高任务绩效和减少约束违规的目标。实验结果表明，与几种基线相比，我们的算法可以实现更少的安全违规，同时显示更好的数据效率。

Feb, 2023

该研究提出了一种基于学习控制障碍函数作为安全证书实现的多智能体安全控制方法，该方法可以在分散式网络中进行联合学习，并且可以适应任意数量的智能体。在实验中，该方法显著优于其他主要的多智能体控制方法，并具有出色的泛化能力。

Jan, 2021