机器博弈 (三) 虚拟遗憾最小化算法

2020-01-31 本文已影响0人小小何先生

虚拟遗憾最小化算法(Counterfactual Regret Minimization)

如果不能遍历计算机所有节点的遗憾值，那么可以采用虚拟遗憾最小化算法来进行模拟计算。
假设：
- 集合 $A$ 是博弈中所有玩家所能采用的行为集(如在石头-剪刀-布游戏中出石头、出剪刀或出布三种行为)
- $I$ 为信息集，包含了博弈的规则以及玩家采取的历史行动，在信息集 $I$ 下所能采取的行为集合记为 $A(I)$ 。
玩家 $i$ 在第 $t$ 轮次采取的行动 $a_{i} \in A(I_{i})$ 反映了其在该轮次所采取的策略 $\sigma_{i}^{t}$ 。包含玩家 $i$ 在内的所有玩家在 $t$ 轮次采取的行动 $a \in A(I)$ 构成了一组策略组合 $\sigma^{t}$ 。
在信息集 $I$ 下采取行动 $a$ 所反映的策略记为 $\sigma_{I \rightarrow a}$ 。
在第 $t$ 轮次所有玩家采取的行动是一条序列，记为 $h$ 。采取某个策略 $\sigma$ 计算行动序列 $h$ 出现的概率记为 $\pi^{\sigma}(h)$ 。
每个信息集 $I$ 发生的概率 $\pi^{\sigma}(I)=\sum_{h \in I}\pi^{\sigma}(h)$ ，表示所有能够到达该信息集的行动序列的概率累加。
给定博弈的终结局势 $z \in Z$ ，玩家 $i$ 在游戏结束后的收益记做 $u_{i}(z)$ 。
在策略组合 $\sigma$ 下，施加博弈行动序列 $h$ 后达到最终局势 $z$ 的概率为 $\pi^{\sigma}(h,z)$ 。

有了这些定义之后，我们现在来计算虚拟遗憾：

当采取策略 $\sigma$ 时，其所对应的行动序列 $h$ 的虚拟价值(Counterfactual Value)如下计算(注：行动序列 $h$ 未能使博弈进入终结局势)：

$v_{i}(\sigma,h)=\sum_{z \in Z} \pi_{-i}^{\sigma}(h)\pi^{\sigma}(h,z)u_{i}(z)$

我们首先去计算其他玩家在产生行动序列 $h$ 中他们的概率值是多少，乘以在这个策略下，从行动序列 $h$ 进入到终止局势 $z$ 的概率，最终再乘以玩家 $i$ 在终止局势 $z$ 的概率。之后对终止局势做一个遍历，把它的乘积做一个累加。

玩家 $i$ 采取行动 $a$ 所得到的虚拟遗憾值：

$r(h,a)=v_{i}(\sigma_{I \rightarrow a},h) - v_{i}(\sigma,h)$

行动序列 $h$ 所对应的信息集 $I$ 遗憾值为：

$r(I,a)=\sum r(h,a)$

玩家 $i$ 在第 $T$ 轮次采取行动 $a$ 的遗憾值为：

$Regret_{t}^{T}(I,a)=\sum_{t=1}^{T}r_{i}^{t}(I,a)$

同样，对于遗憾值为负数的情况，我们不予考虑，记：

$Regret_{i}^{T,+}(I,a) = max(R_{i}^{T}(I,a),0)$

在 $T+1$ 轮次，玩家 $i$ 选择行动 $a$ 的概率计算如下：

$\sigma_{i}^{T+1}(I,a) = \left\{\begin{matrix} \frac{Regret_{i}^{T,+}(I,a)}{\sum_{}a \in A(I)Regret_{i}^{T,+}(I,a)}& if \sum_{a \in A(I)}Regret_{i}^{T,+}(I,a)>0\\ \frac{1}{|A(I)|} & otherwise \end{matrix}\right.$

玩家 $i$ 根据遗憾值大小来选择下一时刻行为，如果遗憾值为负数，则随机挑选一种行为进行博弈。

例子-库恩扑克(Kunh's pocker)

库恩扑克是最简单的限注扑克游戏，由两名玩家进行游戏博弈，牌值只有1，2和3三种情况。
每轮每位玩家各持一张手牌，根据各自判断来决定加定额赌注。
游戏没有公共牌，摊牌阶段比较未弃牌玩家的底牌大小，底牌牌值最大的玩家即为胜者。
游戏规则：

游戏规则表

库恩扑克(Kunh's pocker)：以先手玩家(定义为玩家 $A$ )为例的博弈树：

博弈树

从初始节点开始，1、2、3分别表示玩家 $A$ 手中的牌，当玩家拿了1之后，玩家 $B$ 只能拿2或者3。玩家 $A$ 选择过牌还是加注，玩家 $B$ 也可以选择过牌还是加注。依次进行下去，就构建了博弈树。

在这个博弈树里面，总共的信息集与12个：{1,1P,1B,1BP,2,2P,2B,2BP,3,3P,3B,3BP}。
每个信息集由不同路径可以到达。如信息集1PB可通过如下路径到达：

$1_{玩家A拿到大小为1的纸牌}\rightarrow 1P_{玩家A采取过牌行动} \rightarrow 1PB_{玩家B采取加注行动}$

可见信息集 $1PB$ 所对应的行动序列为{P,B}

在该问题中，到达每个信息集的路劲均唯一，因此所有信息集仅对应一个行动序列。

有了上述定义之后，我们可以采取如下算法进行策略选择：

初始化遗憾值和累加策略表为0
采用随机选择的方法来决定策略
利用当前策略与对手进行博弈
计算每个玩家采取每次行为后的遗憾值
根据博弈结果计算每个行动的累加遗憾值大小来更新策略
重复博弈若干次
根据重复博弈最终的策略，完成最终的动作选择

计算1PB的遗憾值

假设初始情况下，两个玩家都以随机选择的策略进行决策，即在任一节点，都以50%的概率分别选择过牌和加注
若第一轮中，玩家 $A$ 的博弈过程为 $1 \overset{P}{\rightarrow}1P \overset{B}{\rightarrow}1PB \overset{B}{\rightarrow} Z_{2}$ ，收益为 $u_{A}(Z_{2})=-2$ 。
计算玩家针对信息集选择“过牌”行动的遗憾值：
- 在当前策略下，行动序列 $h=\{PB\}$ 产生的概率：
  $\pi_{B}^{\sigma}(h) = 1 \times 0.5 = 0.5$

由于在 $\{1PB\}$ 节点选择加注和过牌的概率均为50%，所以当前策略下，从行动序列 $h$ 到达终结状态 $z_{1}$ 和 $z_{2}$ 的概率分别为：

$\pi^{\sigma}(h,z_{1})=0.5,\pi^{\sigma}(h,z_{2})=0.5$

又已知 $u_{A}(z_{1})=-1$ ， $u_{A}(z_{2})=-2$ ，可知当前策略的虚拟价值：

$v_{A}(\sigma,h)=\pi_{B}^{\sigma}(h) \times \pi^{\sigma}(h,z_{1}) \times u_{A}(z_{1})+\pi_{B}^{\sigma}(h) \times \pi^{\sigma}(h,z_{2}) \times u_{A}(z_{2}) \\ = 0.5 \times0.5 \times (-1) + 0.5 \times 0.5 \times (-2) = -0.75$

若使用过牌策略，即 $\sigma_{\{1PB\} \rightarrow P}$ ，此时玩家 $B$ 促使行动序列 $h=\{P,B\}$ 达成的概率仍然为 $\pi_{B}^{\sigma}(h)=0.5$ ，由于最终抵达的终结状态只有 $z_{1}$ ，所以 $\pi^{\sigma}(h,z_{1})=1$ 。
则最终选择过牌的虚拟价值为：