多智能体强化学习：多智能体系统

Posted 2022-06-03 UQI-LIUWJ

1 多智能体系统

• 多智能体系统 (Multi-Agent System，缩写MAS) 中包含 m 个智能体，智能体共享环境，智能体之间会相互影响。
  • 一个智能体的动作会改变环境状态，从而影响其余所有智能体。

1.1 多智能体系统 VS 并行强化学习

• 并行强化学习
  • m 个节点并行计算， 每个节点有独立的环境，每个环境中有一个智能体。
  • 智能体之间完全独立，不会相互影响。
  • 可以看成 m 个单智能体系统 (Single-Agent System ， SAS) 的并集
• 多智能体系统
  • 只有一个环境，环境中有 m 个相互影响的智能体

eg，

• 环境中有 m 个机器人，这属于 MAS 的设定。
• 假如把每个机器人隔绝在一个密闭的房间中，机器人之间不会通信， 那么 MAS 就变成了多个 SAS 的并集。——>此时就是并行强化学习了

1.2 多智能体强化学习 (Multi-Agent Reinforcement Learning， MARL)

        让多个智能体处于相同的环境中，每个智能体独立与环境交互，利用环境反馈的奖励改进自己的策略，以获得更高的回报。                  在多智能体系统中，一个智能体的策略不能简 单依赖于自身的观测、动作，还需要考虑到其他智能体的观测、动作。

1.3 多智能体强化学习的设定

1.3.1 完全合作关系(Fully Cooperative)

智能体的利益一致，获得的奖励相同，有共同的目标。

假设一共有 m 个智能体，它们在 t 时刻获得的奖励分别是 ，在完全合作关系中，他们的奖励是相同的

1.3.2 完全竞争关系 (Fully Competitive)

一方的收益是另一方的损失。 在完全竞争的设定下， 双方的奖励是负相关的：对于所有的 t，有
如果是零和博弈，双方的获得的 奖励总和等于 0 ：

1.3.3 合作竞争的混合 (Mixed Cooperative & Competitive)

智能体分成多个群组；组内的智能体是合作关系，它们的奖励相同；组间是竞争关系，两组的奖励是负相关的。         

1.3.4 利己主义(Self-Interested)

• 系统内有多个智能体；一个智能体的动作会改变环境状态， 从而让别的智能体受益或者受损。利己主义的意思是智能体只想最大化自身的累计奖励， 而不在乎他人收益或者受损。
• 智能体之间有潜在而又未知的竞争与合作关系：一个智能体的决策可 能会帮助其他智能体获利，也可能导致其他智能体受损。

1.3.5 总述四种设定

•  不同设定下学出的策略会有所不同。
  • 在合作的设定下，每个智能体的决策要考虑到队友的策略，要与队友做到尽量好的配合，而不是个人英雄主义；这个道理在足球、电子竞技中是显然的。
  • 在竞争的设定下，智能体要考虑到对手的策略，相应调整自身策略； 比如在象棋游戏中，如果你很熟悉对手的套路，并相应调整自己的策略，那么你的胜算 会更大。
  • 在利己主义的设定下，一个智能体的决策无需考虑其他智能体的利益，尽管一 个智能体的动作可能会在客观上帮助或者妨害其他智能体。

2 多智能体系统的基本概念

2.1 基本符号

符号	内容
S	状态 (State) 随机变量
s	状态的观测值
o	单个智能体未必能观测到完整状态。 如果单个智能体的观测只是部分状态，我们就用表示第 i 号智能体的不完全观测。
A&a	每个智能体都会做出 动作 (Action) 。把第 i 号智能体的动作随机变量记作 ，把动作的实际观测值记作 如果不加上标 i ，则意味着所有智能体的动作的连接
	把第 i 号智能体的动作空间 (Action Space) 记作 ，它包含该智能体所有可能的动作。 整 个系统的动作空间是 两个智能体的动作空间 可能相同，也可能不同。
p	状态转移函数， 下一个时刻的状态取决于当前时刻状态St，以及所有m个智能体的动作
R	奖励 (Reward) 是环境反馈给智能体的数值。把第 i 号智能体的奖励随机变量记作，把奖励的实际观测值记作  在合作的设定下 在竞争的设定下 t时刻的奖励由状态St和所有智能体的动作共同决定
U	折扣回报，定义和单智能体类似

 2.2 策略网络

• 对于 离散控制问题，把第 i 号智能体的策略网络记作：
  • 的维度等于动作空间的大小  
• 对于连续控制问题，把第 i 号智能体的策略网络记作：
  • 有了这个策略网络，第 i 号智能体就可以基于当前状态 s ，直接计算出需要执行的动作
•  在上面的两种策略网络中，每个智能体的策略网络有各自的参数
  • 在有些情况下，策略网络的角色是可以互换的，比如同一型号无人机的功能是相同的，那 么它们的策略网络是相同的 
  • 在很多应用中，策略网络不能互换。比如在足球机器人的应用中，球员有的是负责进攻的前锋，有的是负责防守的后卫， 还有一个守门员。它们的策略网络不能互换，所以参数各不相同。

2.3 动作价值函数

        智能体i在时刻t的（折扣）回报依赖于未来所有的状态 和所有智能体未来的动作

                     ——>t时刻的状态st，t时刻所有智能体的动作              ——>这里的E是关于一下这些随即变量求的： 其中动作Ak的概率质量函数为 所有 m 个智能体的策略的乘积：

 如果系统里有 m 个智能体，那么就有 m 个动作价值函数：

 

其中第i个智能体的动作价值 并非仅仅依赖于自己当前的动作 与策略 ，还依赖于其余智能体的动作和策略

 

 

2.4 状态价值函数

其中：

 

 很显然第i号智能体的状态价值依赖于所有智能体的策略：

2.5 多智能体强化学习的困难之处