面向专家的联邦强化学习解释

联邦强化学习（Federated Reinforcement Learning，FRL）指的是一种将联邦学习与强化学习（Reinforcement Learning，RL）相结合的框架，用于训练多个分布式智能体的策略，而无需集中本地数据。

形式上，每个智能体 \(i\) 基于与环境的本地交互优化其本地策略 \(\pi_i\)，同时通过聚合本地更新形成全局模型 \(\pi_G\)，例如通过梯度或参数的加权平均：

\[ \pi_G = \sum_{i=1}^N w_i \pi_i \quad \text{其中} \quad \sum_{i=1}^N w_i = 1 \]

聚合通常在通信轮次中进行，采用如 FedAvg 等算法进行调整，以结合策略梯度或价值函数。

FRL 解决了非独立同分布（Non-IID）数据分布、动态环境和异步更新等挑战。

它利用多智能体强化学习、联邦学习的技术，并优化通信策略，以确保效率和隐私保护。

定义：
“联邦强化学习是一种学习范式，其中多个分布式智能体通过本地强化学习过程协作并聚合其模型，而不交换原始数据，以共同学习最优策略。”

来源：
Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). 联邦学习：挑战、方法与未来方向。IEEE 信号处理杂志。