在多智能体系统中，每个智能体需要根据其他智能体的行为和环境状态做出决策。这类问题在诸如多人在线对抗游戏等复杂场景中尤为突出。传统深度Q网络（DQN）在处理此类问题时面临信息整合不足和策略不稳定的问题。本文提出一种基于图卷积网络（GCN）增强的深度Q网络，旨在提高多智能体对抗游戏中策略的稳定性和鲁棒性。
随着深度学习和强化学习的飞速发展，多智能体系统在游戏AI、自动驾驶和机器人协作等领域取得了显著进展。然而，多智能体环境中的信息复杂性和动态性导致策略学习极具挑战性。深度Q网络作为一种经典的强化学习算法，在处理单智能体问题时表现优异，但在多智能体环境中，智能体间的交互和相互影响使得策略学习过程变得不稳定。
图卷积网络是一种专门用于处理图结构数据的神经网络，通过卷积操作在图的节点和边上提取特征。在多智能体系统中，智能体及其交互关系可以自然地表示为图结构。
本文提出的GCN增强型深度Q网络架构由两部分组成：GCN模块和DQN模块。GCN模块负责提取智能体间的交互信息，DQN模块则负责学习策略。
在多智能体对抗游戏中，策略的稳定性是确保智能体持续有效交互和学习的关键。本文通过分析智能体策略更新过程中的梯度变化和信息传播效率，评估GCN增强型深度Q网络的稳定性。
实验表明，GCN的引入显著提高了智能体间的信息整合能力，减少了策略更新的波动，从而提升了策略的稳定性。
为了验证本文提出的方法，在经典的多智能体对抗游戏（如《DOTA 2》的简化版本）中进行了实验。实验结果表明，与传统的DQN相比，GCN增强型深度Q网络在策略稳定性、胜率以及学习速度方面均有显著提升。
以下是GCN模块的一个简化代码示例：
class GCNLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features):
super(GCNLayer, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, adjacency_matrix, node_features):
# adjacency_matrix: (num_nodes, num_nodes)
# node_features: (num_nodes, in_features)
support = torch.matmul(adjacency_matrix, node_features)
output = self.relu(self.linear(support))
return output
本文提出了一种基于图卷积网络增强的深度Q网络，用于提高多智能体对抗游戏中策略的稳定性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个方面均优于传统的深度Q网络。未来工作将进一步探索GCN在多智能体系统中的其他应用场景，以及如何通过更高效的图表示方法提升策略学习的效率。