一文了解【完全合作關(guān)系】下的【多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)】

處于完全合作關(guān)系的多智能體的利益一致，獲得的獎(jiǎng)勵(lì)相同，有共同的目標(biāo)。比如多個(gè)工業(yè)機(jī)器人協(xié)同裝配汽車，他們的目標(biāo)是相同的，都希望把汽車裝好。

在多智能體系統(tǒng)中，一個(gè)智能體未必能觀測(cè)到全局狀態(tài) S。設(shè)第 i 號(hào)智能體有一個(gè)局部觀測(cè)，記作 Oi，它是 S 的一部分。不妨假設(shè)所有的局部觀測(cè)的總和構(gòu)成全局狀態(tài)：

完全合作關(guān)系下的MARL：

策略學(xué)習(xí)

下面由policy-based的MARL方法入手。（value-based MARL也有很多工作）

MARL 中的完全合作關(guān)系 (Fully-Cooperative) 意思是所有智能體的利益是一致的，它們有相同的獎(jiǎng)勵(lì)R，回報(bào)U，動(dòng)作價(jià)值函數(shù)Q，狀態(tài)價(jià)值函數(shù)V。Q和V依賴于所有agent的策略π。

通常來說，團(tuán)隊(duì)成員有分工合作，所以每個(gè)成員的策略是不同的，即 θi ≠ θj。

如果做策略學(xué)習(xí)（即學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù) θ1, · · · , θm），那么所有智能體都有一個(gè)共同目標(biāo)函數(shù)：

所有智能體的目的是一致的，即改進(jìn)自己的策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù) θi，使得目標(biāo)函數(shù) J 增大。那么策略學(xué)習(xí)可以寫作這樣的優(yōu)化問題：

（注意，只有“完全合作關(guān)系”這種設(shè)定下，所有智能體才會(huì)有共同的目標(biāo)函數(shù)，其原因在于 R1 = · · · = Rm。對(duì)于其它設(shè)定，“競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系”、“混合關(guān)系”、“利己主義”，智能體的目標(biāo)函數(shù)是各不相同的。）

可能有人好奇R,U,Q,V都一樣了，為什么訓(xùn)練出來π不一樣？主要是每個(gè)agent的動(dòng)作空間有區(qū)別，各司其職，所以agent的策略會(huì)有區(qū)別。

由于無法計(jì)算策略梯度?θiJ，我們需要對(duì)其做近似。下面用 價(jià)值網(wǎng)絡(luò) 近似 策略梯度 ，從而推導(dǎo)出一種實(shí)際可行的策略梯度方法。

多智能體A2C

下面介紹“完全合作關(guān)系”設(shè)定下的多智能體 A2C 方法 (Multi-Agent Cooperative A2C)，縮寫 MAC-A2C。簡(jiǎn)單點(diǎn)入手，本文只考慮離散控制問題。

策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)

MAC-A2C 使用兩類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：價(jià)值網(wǎng)絡(luò) v 與策略網(wǎng)絡(luò) π。

所有智能體共用一個(gè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。

每個(gè)智能體有自己的策略網(wǎng)絡(luò)。

訓(xùn)練和決策

實(shí)現(xiàn)中的難點(diǎn)

最大的問題，在 MARL 的常見設(shè)定下，第 i 號(hào)智能體只知道 oi，而觀測(cè)不到全局狀態(tài)。

下面介紹中心化 (Centralized) 與去中心化 (Decentralized) 的實(shí)現(xiàn)方法。

• 中心化讓智能體共享信息；優(yōu)點(diǎn)是訓(xùn)練和決策的效果好，缺點(diǎn)是需要通信，造成延時(shí)，影響速度。
• 去中心化需要做近似，避免通信；其優(yōu)點(diǎn)在于速度快，而缺點(diǎn)則是影響訓(xùn)練和決策的質(zhì)量。

三種架構(gòu)

下面介紹MAC-A2C的三種實(shí)現(xiàn)方法。

完全中心化

中心化訓(xùn)練 + 中心化決策，這是MAC-A2C最忠實(shí)的實(shí)現(xiàn)方法，作出的決策最好，但是速度最慢，在很多問題中不適用。

訓(xùn)練和決策全部由中央控制器完成。智能體只負(fù)責(zé)與環(huán)境交互，然后把各種數(shù)據(jù)傳給中央。智能體只需要執(zhí)行中央下達(dá)的決策，而不需要自己“思考”，純純工具人。

完全去中心化

想要避免通信代價(jià)，就不得不對(duì)策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)做近似，變?yōu)椤叭ブ行幕?xùn)練 + 去中心化決策”。

MAC-A2C 變成了標(biāo)準(zhǔn)的 A2C，每個(gè)智能體獨(dú)立學(xué)習(xí)自己的參數(shù) θi 與 wi。

去中心化訓(xùn)練的本質(zhì)就是單智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) (SARL)，而非多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) (MARL)。在 MARL 中，智能體之間會(huì)相互影響，而本節(jié)中的“去中心化訓(xùn)練”把智能體視為獨(dú)立個(gè)體，忽視它們之間的關(guān)聯(lián)，直接用 SARL 方法獨(dú)立訓(xùn)練每個(gè)智能體。用上述 SARL 的方法解決 MARL 問題，在實(shí)踐中效果往往不佳。

中心化訓(xùn)練 + 去中心化決策

當(dāng)前更流行的MARL 架構(gòu)是“中心化訓(xùn)練 + 去中心化決策”，相對(duì)于上面兩種方法，有效結(jié)合了它們的優(yōu)點(diǎn)又緩解了它們的缺點(diǎn)，近年來很流行。

訓(xùn)練的時(shí)候使用中央控制器，輔助智能體做訓(xùn)練；

訓(xùn)練結(jié)束之后，不再需要中央控制器，每個(gè)智能體獨(dú)立根據(jù)本地觀測(cè) oi 做決策。

訓(xùn)練：

決策：

智能體只需要用其本地部署的策略網(wǎng)絡(luò)π做決策，決策過程無需通信。

中心化執(zhí)行的速度很快，可以做到實(shí)時(shí)決策。

本文內(nèi)容為看完王樹森和張志華老師的《深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)》一書的學(xué)習(xí)筆記，十分推薦大家去看原書！