奖励和下一状态 的数据

发布时间:2025-06-24 19:59:21  作者:北方职教升学中心  阅读量:765


动作 (a_i)

  • 策略优化

    每个智能体独立计算其策略的梯度(\nabla L(\theta_i)),并使用共轭梯度法计算优化步长方向。该算法的主要目标是在多智能体环境中,保证每个智能体的策略更新时不仅能够获得个体的性能提升,同时还能促进整体团队的协调性和性能提升。MA-TRPO 在优化时会考虑这种相互依赖关系,定义一种联合的优化目标。奖励(r_i)和下一状态 (s')的数据。该算法在保证策略稳定性的同时,提升了整体系统的性能,是多智能体强化学习领域中的一种有前景的方法。

  • 4 策略优化(TRPO 步骤)
    • 使用信任域策略优化(TRPO)的核心思想来优化每个智能体的策略。动作、智能交通系统中的多车道驾驶控制等。

    • 记录每个智能体在一轮交互中的所有轨迹 (\tau = (s_0, a_0, r_0, s_1, a_1, r_1, \dots))
    • 设置学习率和信任域限制的超参数,例如 KL 散度约束。
    • 通信开销:在分布式的多智能体系统中,每次策略更新后的同步过程可能会带来较大的通信开销。

      MA-TRPO 的核心思路可以总结为以下几点:

      1. 局部策略优化:每个智能体都有其独立的策略,但策略更新时需要考虑其他智能体的行为和策略。具体地,MA-TRPO 通过引入 KL 散度约束来限制策略更新的范围,避免过大的策略变化导致性能下降。TRPO)能够获得更好的整体性能。

                多智能体信任域策略优化(MA-TRPO)算法最早是在 2020 年由 Hepeng Li 和 Haibo He 提出,旨在扩展传统的信任域策略优化(TRPO)算法,使其能够适应多智能体强化学习(MARL)的复杂环境。

        这个优化问题的约束是:

        [ D_{\text{KL}}(\pi_{\theta_i^{\text{old}}} || \pi_{theta_i}) \leq \delta ]

        这里(D_{\text{KL}})是 KL 散度,(\delta)是一个预设的小值,确保策略更新的步长不会太大,保证更新的稳定性。文章分类在强化学习专栏:

               【强化学习】(13)---《多智能体信任域策略优化(MA-TRPO)算法》

        多智能体信任域策略优化(MA-TRPO)算法

        目录

        1. 背景介绍

        2. MA-TRPO 算法的核心思想

        3. MA-TRPO 的算法步骤

        4. MA-TRPO 的优点和挑战优点:

        5. 应用场景

        6. 结论

        [Python] MA-TRPO伪代码

        [Notice] 伪代码详细说明


        1. 背景介绍

                信任域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)是一种单智能体强化学习算法,通过限制策略更新的范围来保证稳定的性能提升。多智能体金融市场模拟、

      2. 复杂模拟环境:如智能电网调度、

        优势函数可以通过以下公式计算:

        [ A_{\pi_{theta_i}}(s_t, a_i) = Q_{\pi_{theta_i}}(s_t, a_i) - V_{phi_i}(s_t) ]

        其中(Q_{\pi_{theta_i}}(s_t, a_i))是动作值函数,可以通过累计未来的回报值来估计:

        [ Q_{\pi_{theta_i}}(s_t, a_i) = \sum_{t'=t}^{T} \gamma^{t'-t} r_{t'} ]

        (\gamma)是折扣因子,(r_{t'})是从(t)时刻到未来的累计奖励。研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。

                MA-TRPO 的关键优势在于,它允许智能体只通过与邻居共享概率比来进行训练,从而保护隐私并减少通信开销。

                本篇文章是博主强化学习RL领域学习时,用于个人学习、


    6. 结论

            多智能体信任域策略优化(MA-TRPO)算法通过引入信任域约束,结合多智能体环境的特点,有效解决了多智能体强化学习中的策略优化问题。由于部分文字、

    优化目标可以表示为:

    [ \max_{theta_i} \mathbb{E}{\pi{theta_i}}\left[ \frac{\pi_{theta_i}(a_i|s)}{\pi_{\theta_i^{\text{old}}}(a_i|s)} A_{\pi_{\theta_i^{\text{old}}}}(s, a_i) \right] ]

    其中,(\frac{\pi_{theta_i}(a_i|s)}{\pi_{\theta_i^{\text{old}}}(a_i|s)})是策略的概率比值(importance sampling ratio),即当前策略和旧策略的比值。竞争性游戏、TRPO 在理论上保证了策略更新时的单调改进,但直接将其应用到多智能体场景时并不适用。

  • 收敛性问题:在某些高度非平稳和竞争性的环境下,智能体之间的相互影响可能导致策略难以收敛,需要特别的机制来保证收敛性。
  • 6 重复训练
    • 重复步骤 1.2 - 1.5,直到达到预定的训练回合数或满足终止条件。使用 KL 散度限制来确保策略更新在一个稳定的范围内,通过线搜索方法调整步长大小,使得更新满足信任域的约束。其核心思想是通过为每个智能体设计单独的策略优化过程,同时考虑智能体之间的相互影响和策略的协作性。社会网络中的多方博弈等。

    • 使用共轭梯度法求解这个优化问题,更新策略参数(\theta_i)。减少通信开销以及改进收敛性等方面。

    • 信任域限制:MA-TRPO 继承了 TRPO 的信任域限制思想,通过约束每次策略更新的“信任域”来保证策略优化过程中的稳定性。


    4. MA-TRPO 的优点和挑战

    优点:
    • 稳定性:通过信任域限制(如 KL 散度约束),MA-TRPO 保证了策略更新过程的稳定性,避免了策略的剧烈变化。


    • 3. MA-TRPO 的算法步骤

      MA-TRPO 的整体流程可以分为以下几个步骤:

      1 初始化
      • 为每个智能体 ( i )初始化策略网络 (\pi_{theta_i}(a_i | s))和价值网络(V_{phi_i}(s)),这里(\theta_i)(\phi_i)是每个智能体的策略和价值网络的参数。

      5 策略同步
      • 每个智能体独立更新自己的策略参数(\theta_i)后,可以将更新后的策略共享或同步到全局环境,视具体任务而定(在协作任务中可能会同步,在竞争任务中可能会保持独立)。
      2 数据收集
      • 在环境中让每个智能体按照各自的策略(\pi_{theta_i})进行交互,收集状态(s)、如有错误、

  • 性能提升:实验表明,在多智能体强化学习任务中,MA-TRPO 相较于传统的策略优化方法(如单智能体的 PPO、优化价值网络参数 (\phi_i) 以最小化回报和状态价值之间的均方误差(MSE)。
  • 策略同步或更新

    如果任务需要协作,可以在每次策略更新后同步各个智能体的策略;在竞争性任务中,每个智能体可以保持独立策略。
  • 适应性强:能够处理多智能体环境中个体间的相互依赖和复杂互动。(A_{\pi_{\theta_i^{\text{old}}}}(s, a_i))是根据旧策略计算的优势函数。
  • 竞争环境:如多智能体博弈、


    [Python] MA-TRPO伪代码

    # 初始化每个智能体的策略 π_θi 和价值函数 V_ϕi# 设置信任域约束的超参数 δ (例如 0.01)# 初始化每个智能体的策略参数 θ_i 和价值函数参数 ϕ_ifor each agent i do    initialize policy network π_θi and value network V_ϕi    initialize learning rates, KL divergence threshold δend for# 迭代进行训练,直到达到预设的训练回合数for each iteration do    # 收集数据    for each agent i do        initialize empty list of trajectories τ_i        for each episode do            reset environment and get initial state s_0            while not done do                # 每个智能体根据当前策略选择动作                for each agent i do                    select action a_i ~ π_θi(a_i | s)  # 根据当前策略选择动作                end for                # 执行动作并观察新的状态、奖励和终止标志                take actions a = (a_1, a_2, ..., a_N) in environment                observe next state s_, reward r_i for each agent i, and done                store (s, a, r, s') in τ_i  # 将数据存储到轨迹列表中                s = s'  # 更新状态            end while        end for    end for    # 计算优势函数和目标    for each agent i do        # 计算每个状态的价值估计 V_ϕi(s) 和优势函数 A_πθi(τ_i)        compute returns G_t from collected trajectories τ_i        compute value estimates V_ϕi(s) for each state in τ_i        compute advantage estimates A_πθi(s_t, a_i) = G_t - V_ϕi(s_t)        # 优化价值网络:最小化均方误差(MSE)        update ϕ_i by minimizing MSE loss L_V(ϕ_i) = (G_t - V_ϕi(s_t))^2    end for    # 策略更新    for each agent i do        # 计算目标函数 L(θ_i) 并使用共轭梯度法优化        compute policy gradient ∇L(θ_i) using collected data τ_i        # 计算 Fisher 信息矩阵,用于共轭梯度法        compute Fisher information matrix F        # 使用共轭梯度法求解更新步长        solve for step direction d using conjugate gradient: F * d = ∇L(θ_i)        # 计算最大步长大小        compute step size α using line search to satisfy KL constraint        # 更新策略参数 θ_i = θ_i + α * d        update policy network parameters θ_i = θ_i + α * d    end for    # 策略同步或更新    if applicable: synchronize updated policies or update global parametersend for

    [Notice] 伪代码详细说明

    1. 初始化

      初始化每个智能体的策略网络和价值网络,并设置必要的超参数,如学习率和信任域限制的阈值 (\delta)

    2. 联合优化目标:虽然每个智能体都有自己的目标函数,但在多智能体场景中,每个智能体的奖励和损失函数通常受到其他智能体策略的影响。多智能体信任域策略优化(Multi-Agent Trust Region Policy Optimization, MA-TRPO)就是一种专门针对多智能体环境的优化算法,旨在解决多智能体环境中的策略优化问题。这种局部优化过程通过约束更新步长来避免策略的剧烈变化,保证稳定性。

    3. 3 计算优势函数
      • 对于每个智能体(i),利用当前的价值网络(V_{phi_i}(s))计算优势函数 (A_{\pi_{theta_i}}(s_t, a_i))

      • 优势函数计算

        对每个智能体,通过其价值网络计算状态价值(V_{phi_i}(s)),并根据累计回报 (G_t)计算优势函数(A_{\pi_{theta_i}}(s_t, a_i))。更新每个智能体的策略参数(\theta_i)。该算法通过将策略更新过程转化为分布式共识优化问题,使多个智能体在不需要共享彼此的观测和奖励信息的情况下,独立优化各自的策略。

      5. 应用场景

      MA-TRPO 算法适用于以下场景:

      • 多智能体协作任务:如无人机群协同搜索和救援、

                如果你想深入研究这篇论文,相关文献见:Multi-Agent Trust Region Policy Optimization


        2. MA-TRPO 算法的核心思想

                MA-TRPO 是 TRPO 的一种扩展,专门用于多智能体环境。


         文章若有不当和不正确之处,还望理解与指出。实验表明,MA-TRPO 在合作任务中表现出较强的鲁棒性,并能够在复杂的多智能体任务中取得较好的性能。

  • 挑战:
    • 计算复杂度:由于每个智能体的策略更新需要考虑其他智能体的策略和相互作用,计算复杂度较高。未来的发展可能会集中在降低计算复杂度、机器人集群的任务分配和执行等。
    • 数据收集

      每个智能体独立与环境交互,记录状态、奖励、疑问和侵权,欢迎评论留言联系作者,或者关注VX公众号:Rain21321,联系作者。所有这些信息构成了每个智能体的轨迹数据(\tau_i),用于后续的策略和价值函数更新。图片等来源于互联网,无法核实真实出处,如涉及相关争议,请联系博主删除。和下一状态的信息。核心的目标是最大化策略的期望回报,同时保证策略更新步长受到约束。