il processo Multi-agent

Nel reinforcement learning (RL), il processo multi-agent implica l'interazione di più agenti (entità autonome che apprendono e prendono decisioni) in un ambiente condiviso.
Ogni agente prende decisioni in base alle proprie percezioni dell'ambiente e ai propri obiettivi, e può anche influenzare gli altri agenti attraverso le sue azioni.

Centralized (Centralizzato)

Definizione

In un sistema centralizzato, esiste un'entità centrale (ad esempio un "controller" o una "rete neurale centrale") che raccoglie le informazioni da tutti gli agenti e coordina le loro azioni.

Vantaggi

È più facile fare decisioni globali, poiché si ha una visione completa dello stato di tutti gli agenti e dell'ambiente.

Svantaggi

La centralizzazione può essere un collo di bottiglia, poiché tutti i dati e le decisioni devono passare per un singolo punto, e questo può rallentare il sistema e limitare la scalabilità. Inoltre, se la centrale fallisce, l'intero sistema può smettere di funzionare.

Decentralized (Decentralizzato)

Definizione

In un sistema decentralizzato, ogni agente agisce indipendentemente, prendendo decisioni sulla base delle proprie percezioni locali e senza avere accesso alle informazioni globali di altri agenti.

Vantaggi

Ogni agente è autonomo e scalabile, poiché non ci sono colli di bottiglia causati dalla centralizzazione. Se un agente fallisce, gli altri possono continuare a funzionare.

Svantaggi

Gli agenti non hanno una visione completa dell'ambiente, il che può rendere difficile prendere decisioni ottimali, soprattutto in situazioni complesse in cui la cooperazione tra gli agenti è cruciale.

Esempio Pratico

Immagina un gruppo di robot che devono navigare insieme in un ambiente per raccogliere oggetti.
Centralizzato Un computer centrale raccoglie tutte le informazioni dai robot e decide la posizione migliore per ciascuno di loro. I robot seguono le istruzioni ricevute. Decentralizzato Ogni robot prende decisioni autonomamente in base alla propria posizione e agli oggetti che vede. Se due robot si avvicinano troppo, potrebbero coordinarsi localmente per evitare collisioni senza consultare un "comando centrale".