基于奖励高速路网络的多智能体强化学习中的全局信用分配算法

• 作者: 姚兴虎 谭晓阳
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 深度强化学习 多智能体强化学习 多智能体系统 全局信用分配
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 第八届中国数据挖掘会议(CCDM 2020)
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020061009

摘要

针对多智能体系统中联合动作空间随智能体数量的增加而产生的指数爆炸的问题,采用"中心训练-分散执行"的框架来避免联合动作空间的维数灾难并降低算法的优化代价.针对在众多的多智能体强化学习场景下,环境仅给出所有智能体的联合行为所对应的全局奖励这一问题,提出一种新的全局信用分配机制——奖励高速路网络(RHWNet).通过在原有算法的奖励分配机制上引入奖励高速路连接,将每个智能体的值函数与全局奖励直接建立联系,进而使得每个智能体在进行策略选择时能够综合考虑全局的奖励信号与其自身实际分得的奖励值.首先,在训练过程中,通过中心化的值函数结构对每个智能体进行协调;同时,这一中心化的结构也能起到全局奖励分配的作用;然后,在中心值函数结构中引入奖励高速路链接来辅助进行全局奖励分配,从而构建出奖励高速路网络;之后,在执行阶段,每个智能体的策略仅仅依赖于其自身的值函数.在星际争霸多智能体挑战的微操作场景中的实验结果表明,相比当前较先进的反直觉的策略梯度(Coma)算法和单调Q值函数分解(QMIX)算法,该网络所提出的奖励高速路在4个复杂的地图上的测试胜率提升超过20％.更重要的是,在智能体数量较多且种类不同的3s5z和3s6z场景中,该网络在所需样本数量为QMIX和Coma等算法的30％的情况下便能取得更好的结果.