基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法綜述

田 琪,吳 飛

浙江大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,杭州 310000

0 引言

令智能體擁有類似人類的行為決策能力一直是人工智能研究人員追求的終極目標(biāo)之一,近年來深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展使得這個目標(biāo)成為可能,例如2017年5月,基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的AlphaGo[1]智能體在中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會上擊敗了排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔,這預(yù)示著單智能體在特定決策任務(wù)上已經(jīng)擁有超越人類的能力。自從AlphaGo出現(xiàn)后,激發(fā)了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)社區(qū)的研究熱潮,其中一個重要的研究方向就是協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)[2](Cooperative Multi-Agent Reinforc-ement Learning,CMARL)技術(shù)。不同于AlphaGo這種單智能體決策模型,協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)旨在為多個智能體訓(xùn)練其對應(yīng)的策略模型,從而使得這些智能體能夠合作以完成一個共同的目標(biāo)任務(wù)。

傳統(tǒng)的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在訓(xùn)練階段允許訪問環(huán)境的全局信息和每個智能體的局部信息,但在執(zhí)行階段只允許每個智能體根據(jù)自身的局部觀測執(zhí)行下一步的動作,如圖1(a)所示。這顯然不是最優(yōu)的方式,因為在多智能體環(huán)境中每個智能體的決策不僅僅與自身觀測有關(guān),還與其他智能體有關(guān)。為了緩解這個問題,如圖1(b)所示,在傳統(tǒng)的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,近期許多研究者指出如果允許多個智能體在訓(xùn)練和執(zhí)行期間相互交換信息,那么每個智能體就能更好地執(zhí)行下一步的動作,這種學(xué)習(xí)范式被稱為基于通信的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。

圖1 傳統(tǒng)/基于通信的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練/執(zhí)行階段

本文將針對這種通信類的算法進(jìn)行綜述。即首先介紹基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ),然后列舉出這個領(lǐng)域中具有代表性的工作,包括傳統(tǒng)的通信算法、受限帶寬下的通信算法,接著說明基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)在航天領(lǐng)域的應(yīng)用,最后對本文的內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)。

1 通信機(jī)制

1.1 問題定義

基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)由去中心化的部分可觀察馬爾可夫決策過程[3](Decentralized Partially Observable Markov Decision Process,Dec-POMDP)擴(kuò)展而來,它可以被定義為一個元組〈N,S,A,T,R,O,M,Ω,γ〉,其中N表示智能體的數(shù)量、S表示環(huán)境的全局狀態(tài)空間、A={ai}i=1,2,…,N表示動作集合、T(s′|s,a):S×A→S表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)、a=[a1,a2,…,aN]表示聯(lián)合動作空間、R={ri}i=1,2,…,N:S×A→N表示一組獎勵函數(shù),在某些設(shè)置下可以是1個共享獎勵、O={oi}i=1,2,…,N表示所有智能體的局部觀測集合、Ω(s,i):→Oi是決定智能體i局部觀測的觀測函數(shù)、γ表示折扣因子、M={mi}i=1,2,…,N表示消息空間,其中mi表示智能體i發(fā)送的消息,它通常通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼局部觀測oi獲得。每個智能體都會收到由其他智能體發(fā)送消息m-i=[m1,…,mi-1,mi+1,…,mN]以做出更好的決策,最終的目標(biāo)是最大化獎勵函數(shù)。

1.2 訓(xùn)練框架

目前基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要使用Q-學(xué)習(xí)[4]風(fēng)格的訓(xùn)練框架和演員家-評論家[5]的訓(xùn)練框架。Q-學(xué)習(xí)風(fēng)格的訓(xùn)練框架將智能體網(wǎng)絡(luò)建模為Q函數(shù)Qi(oi,ai,m-i),典型的訓(xùn)練方法是QMIX[6],該方法的損失函數(shù)如下:

(1)

其中:Qtot表示混合網(wǎng)絡(luò),(·)-表示目標(biāo)網(wǎng)絡(luò),(·)′表示下一個時刻的變量。這種智能體的建模方式主要處理離散動作空間的問題。

演員家-評論家的訓(xùn)練框架將智能體網(wǎng)絡(luò)建模為策略πi(ai|oi,m-i),典型的訓(xùn)練方法是MAPPO[7],該方法中具有參數(shù)θi的每個策略πi的更新策略梯度如下:

(2)

2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重點是如何處理智能體之間傳遞的消息。具體來說,對于智能體i,其接收的消息可以被表示為m-i=[m1,…,mi-1,mi+1,…,mN],這些來自其他智能體的消息mj(?j≠i)應(yīng)該通過怎樣的交流模塊進(jìn)行聚合是基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法關(guān)注的重點,當(dāng)m-i聚合完成后,代入到式(1)或式(2)的訓(xùn)練框架中即可完成多智能體系統(tǒng)的訓(xùn)練。目前已經(jīng)涌現(xiàn)了許多基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的文獻(xiàn),本文將這些文獻(xiàn)分為傳統(tǒng)通信方法和受限帶寬通信方法2類,前者的目的是希望多智能體系統(tǒng)在加入通信模塊后可以最大化提升系統(tǒng)的整體性能,后者是希望通信模塊在增益系統(tǒng)性能的同時盡量占用更少的通信帶寬,從而壓縮冗余的通信消息。下面本文將依次介紹這2類算法。

2.1 傳統(tǒng)通信方法

傳統(tǒng)通信方法旨在通過交流模塊幫助多智能體能夠更好地完成一個合作任務(wù),如圖2所示,其可以分為全連接通信、局部連接通信和加權(quán)連接通信3種類別。全連接通信是指每個智能體會接收來自其他智能體傳輸?shù)乃邢?如圖2(a)。局部連接通信是指每個智能體只會接收部分智能體傳來的信息,因為并非所有消息都對自身決策有用,過多的冗余消息反而會成為噪聲,對決策產(chǎn)生負(fù)面影響,如圖2(b)。加權(quán)連接通信是每個智能體按重要性權(quán)重采納其他智能體傳來的消息,而不是完全接受或者完全否定,是一種更合理的方式,如圖2(c)。下面介紹這3類傳統(tǒng)通信方法的代表方法。

圖2 傳統(tǒng)通信方法的分類

對于全連接通信,CommNet[8]是其典型代表,也是該領(lǐng)域最早的工作之一,后續(xù)的許多工作都是基于該方案的改進(jìn)。

圖3 CommNet的消息聚合機(jī)制

(3)

對于局部連接通信,IC3 Net[10]是典型代表。如圖4所示,該方法的總體訓(xùn)練框架和CommNet非常相似,主要的不同是每個智能體在第k輪交流時都會學(xué)習(xí)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fgk,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將智能體上一層的輸出數(shù)據(jù)作為輸入,并從0或者1中預(yù)測一個值,如果結(jié)果為0表示對應(yīng)智能體的信息不參與聚合,如果結(jié)果為1表示對應(yīng)智能體的信息參與聚合。它就像一個門控開關(guān)一樣,因此被稱為基于門機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖4 IC3 Net的消息聚合機(jī)制

(4)

表1 傳統(tǒng)通信方法的總結(jié)

對于加權(quán)連接通信,TarMAC[15]是其典型的代表,它主要是將自然語言處理領(lǐng)域中的注意力機(jī)制引入到多智能體交流模塊中。

圖5 TarMAC的消息聚合機(jī)制

(5)

(6)

(7)

這種基于注意力的方法也啟發(fā)了后續(xù)一系列工作,如DGN[16],SymbC[17],它們具體的建模方式與TarMAC略有不同。實際上局部連接通信和加權(quán)連接通信并不矛盾,一些工作將它們的思想融合,實現(xiàn)了更優(yōu)的性能,比如G2A[18],MAGIC[19],MAIC[20]。表1簡單總結(jié)了傳統(tǒng)通信方法,其中類型A/B/C分別表示全/局部/加權(quán)連接通信。

2.2 受限帶寬通信

傳統(tǒng)通信方法不限制通信帶寬,只要對多智能體系統(tǒng)有利的消息都允許進(jìn)行傳遞,然而在現(xiàn)實場景中如果通信占用太多的帶寬,將消耗大量的資源,因此以受限帶寬下的多智能體交流為主題的研究方向逐漸受到研究者的重視。這一研究領(lǐng)域的關(guān)鍵是如何對通信消息進(jìn)行壓縮,為了將這部分的工作放在一種統(tǒng)一的視角下討論,可以將多智能體交流看作交流圖上的信息流動,其中圖的節(jié)點就是每個智能體需要傳遞的消息,圖的邊是信息流動的方向,那么交流圖的信息壓縮可以被分為結(jié)構(gòu)壓縮和節(jié)點壓縮。結(jié)構(gòu)壓縮是指每個智能體應(yīng)該盡可能少地和它們智能體交流,節(jié)點壓縮是指當(dāng)確定兩個智能體需要交流時,傳輸?shù)男畔⒁矐?yīng)該是簡潔的。

對于結(jié)構(gòu)壓縮類的工作,GACML[21]是典型代表。

如圖6所示,GACML與圖4中的IC3 Net非常相似,對于智能體i,其輸出hi可以表示為:

圖6 GACML的消息聚合機(jī)制

(8)

GACML與IC3 Net主要有如下幾點區(qū)別:1) 由于帶寬受限,GACML只考慮單輪通信而不像IC3 Net那樣建模為多輪通信。2) 消除了IC3 Net中f函數(shù)的tanh激活單元。3) 消息融合方式從IC3 Net中簡單求均值變?yōu)橐粋€融合網(wǎng)絡(luò)ffusion。4) 門控單元函數(shù)的學(xué)習(xí)不再是與智能體策略網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合訓(xùn)練,而是建模為二分類的監(jiān)督學(xué)習(xí),其標(biāo)簽可以表示為:

(9)

(10)

對于節(jié)點壓縮類的工作,IMAC[24]是典型代表。它的主要思想是利用信息瓶頸理論[25]構(gòu)建如下有約束的優(yōu)化問題:

LMARLs.t.MI(oi;mi)≤Ic

(11)

其中:優(yōu)化目標(biāo)是原始的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)損失函數(shù)LMARL,它可以被實例化為式(1)或式(2)、MI(·;·)表示互信息、Ic表示約束的信息項、s.t.表示在優(yōu)化過程中局部觀測oi和消息表征mi的互信息應(yīng)該限制到信息量Ic以下。從總體上看,該式子的含義是希望消息表征mi在滿足多智能體任務(wù)的前提下,盡可能地壓縮消息表征mi的信息量,從而減少消息對帶寬的占用。為了求解這個問題,需要用拉格朗日方程將這個帶約束的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為無約束優(yōu)化問題,然而即使進(jìn)行了這樣的轉(zhuǎn)換,損失函數(shù)中的互信息項依然難以優(yōu)化,因此研究者通過變分推理獲得了互信息項的變分上界,使整個損失可以實現(xiàn)端到端的優(yōu)化。后續(xù)提出的NDQ[26]借鑒了上述思想,并設(shè)計了2個互信息項以同時約束消息表征的簡潔性和緊湊性。表2簡單總結(jié)了所有受限帶寬的通信方法,其中類型A/B分別屬于結(jié)構(gòu)壓縮/節(jié)點壓縮類型的文獻(xiàn)。

表2 受限帶寬通信方法的總結(jié)

3 在航天領(lǐng)域的應(yīng)用

基于通信的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在合作型的衛(wèi)星群控制領(lǐng)域擁有廣闊的應(yīng)用前景,比如美國太空探索技術(shù)公司SpaceX近期提出了一種名為“星鏈”的項目,該項目計劃2019～2024年間在太空搭建由約1.2萬顆衛(wèi)星組成的“星鏈”網(wǎng)絡(luò)提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù),其中1584顆將部署在地球上空550 km處的近地軌道,并從2020年開始工作。在這個場景下,每個“星鏈”衛(wèi)星可以看作為一個智能體,為了使衛(wèi)星群盡可能多地有效覆蓋地球表面,需要精密控制衛(wèi)星群的行動軌跡;另一方面,避免不同衛(wèi)星間的碰撞也是非常重要的環(huán)節(jié),而交流機(jī)制可以很好地使每個智能體理解其他智能體下一步可能的動作,從而優(yōu)化多個衛(wèi)星的群體運行軌跡。

4 結(jié)論

首先介紹了基于通信的協(xié)作型多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)協(xié)作型多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別,然后詳細(xì)說明了多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的通信機(jī)制,接著對常見的基于通信的協(xié)作型多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了分類和介紹,指出這類算法在航天領(lǐng)域的應(yīng)用前景,最后對文章進(jìn)行總結(jié)。