All by Myself: Learning Individualized Competitive Behaviour with a Contrastive Reinforcement Learning optimization
作者: Pablo Barros, Alessandra Sciutti
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-10-02
DOI: 10.1016/j.neunet.2022.03.013
💡 一句话要点
提出个性化竞争行为学习模型以应对对抗性游戏挑战
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 个性化学习 竞争行为 对抗性游戏 强化学习 神经网络 在线训练 对比优化
📋 核心要点
- 现有方法难以应对个性化对手策略，无法有效发展个性化竞争策略。
- 提出的模型通过三层神经网络学习竞争游戏的表示及对手策略，采用对比优化进行在线训练。
- 实验表明，该模型在与多种对手对战时表现优于现有方法，特别是在重复对战中提升明显。
📝 摘要（中文）
在竞争游戏场景中，多个智能体需要学习决策，以最大化自身目标并最小化对手目标。现有方法通常基于持续学习或集中式多智能体经验，难以发展针对个别对手的个性化策略。本文提出了一种新颖的模型，由三层神经网络组成，能够学习竞争游戏的表示、特定对手的策略映射及其干扰。该模型在线训练，采用基于对比优化的复合损失函数，适用于竞争性多玩家游戏。实验结果表明，该模型在与离线、在线及特定竞争模型对战时表现更佳，尤其在多次对战同一对手时效果显著。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在竞争游戏中，智能体如何有效学习个性化策略以应对特定对手的问题。现有方法多依赖于集中式学习，无法适应个别对手的动态策略。
核心思路：论文提出的模型通过三层神经网络，分别学习游戏的表示、对手的策略映射以及如何干扰对手策略，旨在实现个性化的竞争行为学习。
技术框架：模型包括三个主要模块：第一层用于学习游戏环境的表示，第二层用于映射特定对手的策略，第三层用于生成干扰策略。整个模型通过在线训练进行优化，使用对比损失函数来提升学习效果。
关键创新：最重要的创新在于模型能够在线学习并适应个别对手的策略，而不是依赖于集中式的多智能体经验。这使得智能体能够在重复对战中不断优化其策略。
关键设计：模型的损失函数结合了对比优化，确保智能体在学习过程中能够有效区分不同对手的策略。同时，网络结构设计为三层，能够有效提取和处理复杂的竞争信息。具体参数设置和训练细节在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的模型在与离线、在线及特定竞争模型对战时，表现出显著的性能提升。在与同一对手多次对战的情况下，模型的胜率和决策质量均优于现有方法，验证了其有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏AI、机器人对抗系统及智能决策支持系统。通过个性化策略学习，智能体能够在复杂的竞争环境中表现出更高的适应性和效率，未来可能在多种实际场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
In a competitive game scenario, a set of agents have to learn decisions that maximize their goals and minimize their adversaries' goals at the same time. Besides dealing with the increased dynamics of the scenarios due to the opponents' actions, they usually have to understand how to overcome the opponent's strategies. Most of the common solutions, usually based on continual learning or centralized multi-agent experiences, however, do not allow the development of personalized strategies to face individual opponents. In this paper, we propose a novel model composed of three neural layers that learn a representation of a competitive game, learn how to map the strategy of specific opponents, and how to disrupt them. The entire model is trained online, using a composed loss based on a contrastive optimization, to learn competitive and multiplayer games. We evaluate our model on a pokemon duel scenario and the four-player competitive Chef's Hat card game. Our experiments demonstrate that our model achieves better performance when playing against offline, online, and competitive-specific models, in particular when playing against the same opponent multiple times. We also present a discussion on the impact of our model, in particular on how well it deals with on specific strategy learning for each of the two scenarios.