强化学习 | COMA

2021-06-23 本文已影响0人行者AI

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在多agent的强化学习算法中，前面我们讲了QMIX，其实VDN是QMIX的一个特例，当求导都为1的时候，QMIX就变成了VDN。QTRAN也是一种关于值分解的问题，在实际的问题中QTRAN效果没有QMIX效果好，主要是QTRAN的约束条件太过于松散，导致实际没有理论效果好。但是QTRAN有两个版本，QTRAN_BASE和QTRAN_ALT，第二版本效果比第一要好，在大部分实际问题中和QMIX的效果差不多。

上述的算法都是关于值分解的，每个agent的回报都是一样的。如果在一局王者荣耀的游戏中，我方大顺风，我方一名角色去1打5，导致阵亡，然后我方4打5，由于我方处于大优势，我方团灭对方，我方所有的agent都获得正的奖励。开始去1打5的agnet也获得了一个正的奖励，显然他的行为是不能获得正的奖励。就出现了“吃大锅饭”的情况，置信度分配不均。

COMA算法就解决了这种问题，利用反事实基线来解决置信度分配的问题。COMA是一种“非中心化”的策略控制系统。

1. Actor-Critic

COMA主要采样了Actor-Critic的主要思想，一种基于策略搜索的方法，中心式评价，边缘式决策。

2. COMA

COMA主要使用反事实基线来解决置信分配问题。在协作智能体的系统中，判断一个智能体执行一个动作的的贡献有多少，智能体选取一个动作成为默认动作（以一种特殊的方式确认默认动作），分别执行较默认动作和当前执行的动作，比较出这两个动作的优劣性。这种方式需要模拟一次默认动作进行评估，显然这种方式增加了问题的复杂性。在COMA中并没有设置默认动作，就不用额外模拟这基线，直接采用当前策略计算智能体的边缘分布来计算这个基线。COMA采用这种方式大大减少了计算量。

基线的计算：

$\sum_{u'a}\pi^a(u^{'a}|\tau^a)Q(s,(u^{-a},u^{'a}))$

COMA网络结构

图1. COMA网络结构

图中（a）表示COMA的集中式网络结构，（b）表示actior的网络结构，（c）表示Critic的网络结构。

3. 算法流程

初始化actor_network，eval_critic_network，target_critic_network，将eval_critic_network的网络参数复制给target_critic_network。初始化buffer $D$ ，容量为 $M$ ，总迭代轮数 $T$ ，target_critic_network网络参数更新频率 $p$ 。
$for$ $t=1$ $to$ $T$ $do$

1）初始化环境

2）获取环境的 $S$ ，每个agent的观察值 $O$ ，每个agent的 $avail$ $action$ ，奖励 $R$ 。

3） $for$ $step=1$ $to$ $episode$ _ $limit$

a）每个agent通过actor_network，获取每个动作的概率，随机sample获取动作 $action$ 。actor_network，采用的GRU循环层，每次都要记录上一次的隐藏层。

b）执行 $action$ ，将 $S$ ， $S_{next}$ ，每个agent的观察值 $O$ ，每个agent的 $avail$ $action$ ，每个agent的 $next$ $avail$ $action$ ，奖励 $R$ ，选择的动作 $u$ ，env是否结束 $terminated$ ，存入经验池 $D$ 。

c） $if$ $len(D)$ $>=$ $M$

d）随机从 $D$ 中采样一些数据，但是数据必须是不同的episode中的相同transition。因为在选动作时不仅需要输入当前的inputs，还要给神经网络输入hidden_state，hidden_state和之前的经验相关，因此就不能随机抽取经验进行学习。所以这里一次抽取多个episode，然后一次给神经网络传入每个episode的同一个位置的transition。

e） $td\_error =G_t-Q\_eval$ 计算loss,更新Critic参数。 $G_t$ 表示从状态 $S$ ，到结束，获得的总奖励。