SRMT：一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架

在人工智能(AI)和强化学习(RL)领域的发展进程中，长期记忆维持和决策优化一直是核心技术难点。传统强化学习模型在经验回溯方面存在局限性，这显著制约了其在复杂动态环境中的应用效果。自反射记忆Transformer (SRMT)作为一种新型记忆增强型transformer架构，专注于提升基于AI的决策能力和多智能体协同效果。

本研究将系统阐述SRMT的技术架构、核心功能、应用场景及实验数据，深入分析其在**多智能体强化学习(MARL)**领域的技术优势。

SRMT技术架构概述

SRMT是一种面向多智能体系统的记忆增强型transformer模型。该模型通过实现高效的记忆共享机制，使智能体能够进行经验存储、检索和反馈分析，从而在传统的transformer与强化学习架构基础上实现了技术突破。

SRMT核心技术特征：

  • 共享循环记忆结构：实现智能体间的隐式知识传递，提升协同效率
  • 自注意力与交叉注意力机制：优化历史信息与实时数据的融合处理
  • 架构可扩展性：支持单智能体到多智能体环境的无缝迁移
  • 决策能力优化：基于历史经验实现策略优化与理性决策
  • 动态环境适应性：在复杂导航规划等任务中展现出显著优势

SRMT技术实现机制

 

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