基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架-EW帮帮网

基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架

摘要：
低空经济作为新兴战略产业，其核心场景（如无人机物流、城市空中交通、低空监测）普遍面临环境动态性强、个体观测受限、数据隐私敏感及多智能体协同复杂等挑战。本文创新性地提出一种深度融合分布式部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP） 与联邦强化学习（Federated Reinforcement Learning, FRL） 的智能决策框架。该框架利用 Dec-POMDP 精确建模低空多智能体在部分可观测环境下的序贯协同决策问题，并通过 FRL 实现在保护本地数据隐私的前提下，利用分布式智能体的经验进行全局策略的协同优化。理论分析证明了框架的收敛性与隐私保障能力，基于无人机集群物流配送与城市空中交通协同调度场景的仿真实验表明，相较于集中式训练、独立学习等基准方法，本框架在任务完成率、系统效率、安全性及隐私保护方面均展现出显著优势，为低空经济的智能化、规模化、安全可靠发展提供了强有力的技术支撑。

关键词： 低空经济；分布式部分可观测马尔可夫决策过程；联邦强化学习；多智能体强化学习；协同决策；隐私保护；无人机集群；城市空中交通

1 引言

1.1 低空经济崛起与挑战

低空空域（通常指距地面 1000 米以下的空域）正迅速成为经济活动和科技创新的新热土。“低空经济”涵盖无人机物流配送、城市空中交通（Urban Air Mobility, UAM）、低空旅游观光、农林植保、应急救援、基础设施巡检等多元化应用场景。其发展潜力巨大，有望重塑物流、交通、城市管理等多个行业。然而，低空经济的蓬勃发展也伴随着严峻的技术与管理挑战：

环境高度动态与不确定性： 低空空域环境复杂多变，包括突发的天气变化、动态障碍物（如鸟类、其他飞行器）、复杂城市建筑环境带来的风流扰动、电磁干扰等，对感知与决策的实时性和鲁棒性要求极高。
个体观测局限性（部分可观测性）： 单个无人机或飞行器（以下统称智能体）的传感器（如摄像头、雷达、GPS）视场有限、易受遮挡和干扰，无法获得全局环境的完整状态信息。智能体只能基于自身有限的局部观测进行决策。
多智能体协同复杂性： 低空应用往往涉及大量智能体（如无人机集群）在有限空域内执行任务。它们需要高效协同以避免碰撞、优化路径、共享任务负载，协同策略的设计极具挑战。
数据隐私与安全敏感性： 低空智能体收集的数据通常包含敏感的时空信息（如飞行轨迹、货物信息、拍摄图像/视频），涉及用户隐私、商业机密甚至国家安全。集中收集所有数据进行训练存在巨大的隐私泄露风险，也面临法规合规性压力（如 GDPR）。
通信约束与分布式需求： 低空通信链路可能不稳定且带宽有限。完全依赖中心节点进行集中式决策存在单点故障风险，且通信开销大、延迟高，难以满足实时性要求。分布式决策与控制成为必然趋势。

1.2 现有技术局限与融合思路

集中式控制/优化： 难以满足实时性、鲁棒性和隐私要求，通信负担重，存在单点故障风险。
传统分布式控制： 对复杂环境动态和智能体间高阶协作的建模能力有限。
独立强化学习： 智能体各自为战，缺乏有效协同，易导致冲突或效率低下。
集中式训练分布式执行的多智能体强化学习 (CTDE-MARL)： 如 MADDPG、QMIX 等，在训练阶段需要共享观测、动作甚至策略梯度信息，存在显著的隐私泄露风险，且训练过程本身需要中心节点，不符合完全分布式部署需求。
标准联邦学习 (FL)： 主要用于监督/无监督学习的模型参数聚合，缺乏对智能体序贯决策过程及其交互影响的显式建模能力。

融合思路： 为同时解决部分可观测性下的协同决策与隐私保护下的分布式学习两大核心难题，本文提出将 Dec-POMDP 与 FRL 进行深度集成：

Dec-POMDP： 提供形式化建模框架，精确刻画低空多智能体在部分可观测环境下的联合状态、个体观测、联合动作、状态转移、个体奖励/团队奖励以及全局目标，为设计协同策略奠定严格的理论基础。
FRL： 提供隐私保护学习机制，允许多个拥有本地私有数据的智能体（或智能体集群）协作训练一个共享的全局模型（策略或价值函数），而无需直接交换原始本地数据（观测、动作、奖励序列等），仅交换加密的模型更新（梯度或参数）。这契合了低空场景对数据隐私保护和分布式部署的刚性需求。

1.3 本文贡献

本文的主要贡献包括：

提出一种创新的、面向低空经济的 Dec-POMDP + FRL 融合框架，为复杂、隐私敏感的低空多智能体协同决策问题提供系统化解决方案。
设计基于值函数分解（如 VDN、QMIX 变体）或策略梯度（如 MAPPO 变体）的 FRL 算法，适配 Dec-POMDP 模型，实现隐私保护下的分布式协同策略训练。
在框架中引入差分隐私 (Differential Privacy, DP) 或安全多方计算 (Secure Multi-Party Computation, SMPC) 技术，进一步增强模型更新传输过程中的隐私保障。
在低空物流无人机集群配送和城市空中交通走廊协同调度两个典型低空经济场景中构建仿真环境，对所提框架进行实证评估。
通过广泛的实验，定量分析框架在任务性能、协同效率、安全性、隐私保护强度、通信开销和鲁棒性等方面的表现，并与多种基线方法进行对比。

2 背景知识

2.1 分布式部分可观测马尔可夫决策过程 (Dec-POMDP)

一个 Dec-POMDP 可由一个七元组 <I, S, {Ai}, P, {Ωi}, O, R, γ> 定义：

I: 有限智能体集合 (i=1,...,N)。
S: 环境的全局状态空间（通常所有智能体共享，但每个智能体无法完全观测）。
{Ai}: 智能体 i 的动作空间。联合动作空间为 A = A1 × A2 × ... × AN。
P(s' | s, a): 状态转移函数。表示在全局状态 s 下执行联合动作 a = (a1, ..., aN) 后转移到状态 s' 的概率。
{Ωi}: 智能体 i 的观测空间。
O(o | s, a): 观测函数。表示在状态 s 下执行联合动作 a 后，智能体 i 获得观测 o^i ∈ Ωi 的概率 (o = (o^1, ..., o^N))。
R(s, a, s'): 全局奖励函数（也可定义为 R(s, a)）。团队目标是最大化这个期望累积折扣奖励。
γ ∈ [0, 1): 折扣因子。

核心特性：

部分可观测性： 每个智能体 i 只能访问其自身的局部观测 o^i，而非全局状态 s。
分布式决策： 每个智能体基于其自身的动作-观测历史 τ^i_t = (o^i_0, a^i_0, o^i_1, ..., o^i_t) 选择动作 a^i_t。智能体间不能直接访问彼此的观测或动作历史（除非通过通信）。
联合影响： 状态转移和奖励依赖于所有智能体的联合动作 a。
目标一致性： 所有智能体共享一个共同的全局奖励信号 R，目标是最大化团队的长期累积折扣奖励 E[Σγ^t R_t]。

求解挑战： Dec-POMDP 是 NEXP-Complete 问题，精确求解在大规模问题上不可行。基于值函数分解（VDN, QMIX, QTRAN）或策略梯度（COMA, MADDPG, MAPPO）的 MARL 方法是主流的近似求解途径。

2.2 联邦强化学习 (Federated RL, FRL)

FRL 是联邦学习在强化学习领域的扩展。其核心目标是在保护数据隐私的前提下，利用分布在多个客户端（在本文中即智能体或智能体集群）上的本地数据（交互经验）协作训练一个全局共享的强化学习模型（策略 π 或价值函数 Q/V）。

标准 FRL 流程 (FedAvg-RL)：

初始化： 中央服务器初始化全局模型参数 θ^g。
客户端选择： 在每一轮通信 t，服务器随机选择一部分客户端 S_t。
本地训练：
- 服务器将当前的全局模型参数 θ^g_t 分发给选中的客户端。
- 每个客户端 k ∈ S_t 使用其本地私有经验数据 D_k（存储的 (s, a, r, s') 元组或 (τ, a, r) 序列），在 θ^g_t 的基础上进行本地 RL 训练（如执行若干步 SGD 更新），得到更新的本地模型参数 θ^{k}_{t+1}。
模型聚合：
- 客户端将更新后的本地模型参数 θ^{k}_{t+1} 发送回服务器。

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