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成都商城网站开发设计,wordpress 崩溃,网站建设常州,教育网站前置审批摘要#xff1a; 现实世界很少是纯粹的“你好我好大家好”#xff08;完全合作#xff09;#xff0c;也很少是纯粹的 1v1 单挑#xff08;完全竞争#xff09;。最常见的形态是团队对抗 (Team-based Adversarial)#xff1a;例如王者荣耀/Dota2 的 5v5#xff0c;或者…摘要现实世界很少是纯粹的“你好我好大家好”完全合作也很少是纯粹的 1v1 单挑完全竞争。最常见的形态是团队对抗 (Team-based Adversarial)例如王者荣耀/Dota2 的 5v5或者机器人足球世界杯。在这种混合型 (Mixed)场景下智能体面临双重人格分裂对内它是无私的队友对外它是冷酷的杀手。本文将深入剖析混合型 MARL 的数学模型详解MADDPG算法如何通过“中心化 Critic”一统江湖并介绍Population-Based Training (PBT)如何解决复杂的 Meta-Game 进化。目录 (Table of Contents)什么是混合型 MARL定义一般和博弈 (General-Sum Game)典型场景团队零和 (Team Zero-Sum)双重困境内忧外患内忧信誉分配与协作外患非平稳性与策略克制核心算法MADDPG (Multi-Agent DDPG)CTDE 的完美落地“我知道你知道我知道”全知全能的 Critic算法推导与 Loss 设计进阶技巧种群训练 (Population-Based Training, PBT)为什么梯度下降不够用了从“炼丹”到“进化论”OpenAI Five 的成功秘诀实战考量Reward Shaping个人英雄主义 vs 团队精神总结1. 什么是混合型 MARL1.1 定义一般和博弈 (General-Sum Game)在混合型环境中智能体之间的关系既不是完全一致R 1 R 2 R^1R^2R1R2也不是完全对立R 1 − R 2 R^1-R^2R1−R2。任意智能体i ii和j jj的奖励R i , R j R^i, R^jRi,Rj之间没有固定的数学约束。1.2 典型场景团队零和 (Team Zero-Sum)这是混合型 MARL 中研究最多的子集。假设有两支队伍红队N A \mathcal{N}_ANA​和 蓝队N B \mathcal{N}_BNB​。队内合作∀ i , j ∈ N A , R i R j R A \forall i, j \in \mathcal{N}_A, R^i R^j R_A∀i,j∈NA​,RiRjRA​。队间竞争R A − R B R_A -R_BRA​−RB​。例子机器人足球 (RoboCup)你要传球给队友合作同时晃过对方后卫竞争。无人机群战红蓝双方无人机集群对抗。2. 双重困境内忧外患混合型 MARL 之所以难是因为它同时继承了前两类问题的难点并且还发生了“化学反应”。2.1 内忧信誉分配 (Credit Assignment)在团队内部我们依然面临Lazy Agent问题。如果赢了比赛是每个人都打得好还是 4 个大神带 1 个坑货如果 Reward 仅仅是“赢/输”梯度信号会非常稀疏且充满噪声。2.2 外患非平稳性 (Non-Stationarity)对于红队的一个 Agent 来说环境变得极度不可预测队友在变他在学习配合我。对手在变他在学习针对我。这种动态耦合导致环境的状态转移概率P ( s ′ ∣ s , a i ) P(s|s, a^i)P(s′∣s,ai)剧烈抖动。如果只用普通的 DQN/PPOAgent 甚至无法判断 Reward 变低是因为自己变菜了还是因为对手变强了。3. 核心算法MADDPG2017 年OpenAI 发表了MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)这是解决混合型 MARL 的里程碑式算法。它将CTDE (中心化训练去中心化执行)框架发挥到了极致。3.1 核心思想执行 (Actor)每个 Agenti ii有自己的策略网络μ i ( o i ) \mu_i(o_i)μi​(oi​)只看局部观测。训练 (Critic)每个 Agenti ii还有一个价值网络Q i ( x , a 1 , … , a N ) Q_i(\mathbf{x}, a_1, \dots, a_N)Qi​(x,a1​,…,aN​)。注意这个 Critic能看到所有人的观测x \mathbf{x}x和所有人的动作a \mathbf{a}a包括队友和对手。为什么这么做有效通过把“对手的动作”a o p p o n e n t a_{opponent}aopponent​作为输入喂给 Critic环境对于 Critic 来说就变成了平稳的Stationary。P ( s ′ ∣ s , a m e , a o p p o n e n t ) P(s | s, a_{me}, a_{opponent})P(s′∣s,ame​,aopponent​)因为a o p p o n e n t a_{opponent}aopponent​已经是已知条件状态转移不再像黑盒一样随机变化。3.2 梯度公式对于 Agenti ii其 Actor 的更新梯度为∇ θ i J ≈ 1 K ∑ k ∇ θ i μ i ( o i ( k ) ) ⋅ ∇ a i Q i μ ( x ( k ) , a 1 ( k ) , … , a i , … , a N ( k ) ) ∣ a i μ i ( o i ( k ) ) \nabla_{\theta_i} J \approx \frac{1}{K} \sum_k \nabla_{\theta_i} \mu_i(o_i^{(k)}) \cdot \nabla_{a_i} Q_i^{\mu}(\mathbf{x}^{(k)}, a_1^{(k)}, \dots, a_i, \dots, a_N^{(k)})|_{a_i\mu_i(o_i^{(k)})}∇θi​​J≈K1​k∑​∇θi​​μi​(oi(k)​)⋅∇ai​​Qiμ​(x(k),a1(k)​,…,ai​,…,aN(k)​)∣ai​μi​(oi(k)​)​解读Critic 告诉 Actor“在当前大家都在乱战的情况下x , a − i \mathbf{x}, \mathbf{a}^{-i}x,a−i你的动作a i a_iai​往哪个方向改我的 Q 值能变大”即使对手是竞争关系Critic 也能学会预测对手的威胁从而指导 Actor 做出规避或反击动作。3.3 代码逻辑 (PyTorch 伪代码)# 混合型环境Critic 输入必须包含所有人的信息classCentralizedCritic(nn.Module):def__init__(self,n_agents,obs_dim,act_dim):super().__init__()# 输入维度 (单个观测 单个动作) * 智能体数量total_input(obs_dimact_dim)*n_agents self.netnn.Sequential(nn.Linear(total_input,64),nn.ReLU(),nn.Linear(64,1))defforward(self,all_obs,all_acts):# all_obs: [batch, n_agents * obs_dim]# all_acts: [batch, n_agents * act_dim]xtorch.cat([all_obs,all_acts],dim1)returnself.net(x)注训练时我们需要拿到对手的策略来计算 Target Q 值。如果对手策略未知通常需要训练一个额外的网络来拟合对手策略。4. 进阶技巧种群训练 (Population-Based Training, PBT)在混合型博弈中仅靠 MADDPG 这种基于梯度的优化往往不够。问题梯度下降容易陷入局部最优。Agent 可能学会了一套“欺负新手”的策略但一旦遇到从未见过的高手策略瞬间崩溃不够 Robust。解决结合进化算法。4.1 核心逻辑像 OpenAI Five (Dota 2) 或 AlphaStar (StarCraft II) 这种神级 AI其背后不仅仅是 RL还有一个巨大的进化系统。种群初始化同时训练 100 个不同的 Agent 队伍。锦标赛 (League)让这 100 个队伍互相打或者打历史版本。优胜劣汰每隔一段时间把胜率最低的 20% 队伍杀掉。进化 (Mutation)复制胜率最高的 20% 队伍并随机修改它们的超参数学习率、Reward 权重等填补空缺。这被称为Auto-Curriculum (自动课程学习)。Agent 的对手永远是最适合它当前水平的“磨刀石”。5. 实战考量Reward Shaping在混合型任务中如何定义 Reward 是成败关键。5.1 个人 vs 团队假设是一个 MOBA 游戏R t o t a l w 1 ⋅ R k i l l w 2 ⋅ R a s s i s t w 3 ⋅ R w i n R_{total} w_1 \cdot R_{kill} w_2 \cdot R_{assist} w_3 \cdot R_{win}Rtotal​w1​⋅Rkill​w2​⋅Rassist​w3​⋅Rwin​如果w 1 w_1w1​太大Agent 变成“人头狗”抢队友资源最终输掉比赛。如果w 3 w_3w3​太大早期梯度太稀疏Agent 学不会基本操作。OpenAI Five 的做法引入一个动态系数ϕ \phiϕ(Team Spirit)。R i ( 1 − ϕ ) ⋅ R i n d i v i d u a l ϕ ⋅ R ˉ t e a m R_i (1 - \phi) \cdot R_{individual} \phi \cdot \bar{R}_{team}Ri​(1−ϕ)⋅Rindividual​ϕ⋅Rˉteam​训练初期ϕ \phiϕ较低鼓励 Agent 先学会怎么补刀、怎么走位个人技能。训练后期ϕ → 1 \phi \to 1ϕ→1强迫 Agent 关注比赛胜负牺牲小我。6. 总结混合型 MARL 是通向通用人工智能AGI的必经之路因为它模拟了人类社会的复杂性。模型一般和博弈 / 团队零和博弈。基石算法MADDPG。通过中心化 Critic 解决非平稳性允许 Actor 仅利用局部信息执行。训练架构CTDE Self-Play PBT。没有 PBT 的混合型 MARL 很难在复杂游戏中达到职业人类水平。哲学在混合环境中“适应”比“优化”更重要。炼丹师建议如果你的项目是多对多的对抗如无人机混战不要犹豫起手MAPPO(MADDPG 的 On-Policy 升级版) Shared Critic如果算力允许一定要加上League Training机制。至此MARL 的三大板块合作、竞争、混合已全部解析完毕。希望这一系列博文能助你在多智能体的世界里乘风破浪