Learning Strategy Representation for Imitation Learning in Multi-Agent Games

📄 arXiv: 2409.19363v2 📥 PDF

作者: Shiqi Lei, Kanghoon Lee, Linjing Li, Jinkyoo Park

分类: cs.MA, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-28 (更新: 2025-02-14)

备注: 13 pages, 7 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2402.18617

期刊: AAAI 2025

💡 一句话要点

提出STRIL框架，通过学习策略表征提升多智能体游戏中模仿学习的性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模仿学习 多智能体 策略表征 离线学习 博弈 数据过滤 强化学习

📋 核心要点

  1. 多智能体模仿学习面临离线数据集中策略多样性的挑战，现有方法通常依赖玩家身份或强假设，限制了其在复杂多智能体环境中的应用。
  2. STRIL框架通过学习策略表征来描述演示者的行为，并利用这些表征来评估轨迹的质量，从而过滤掉次优数据，提升模仿学习的效果。
  3. 实验表明，STRIL在多个竞争性多智能体游戏中能够有效学习策略表征，识别优势策略，并显著提升现有模仿学习算法的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为策略表征模仿学习（STRIL）的框架，用于解决多智能体游戏中模仿学习的离线数据集包含多种策略，导致学习算法可能学习到不良行为的问题。STRIL框架能够有效地学习多智能体游戏中的策略表征，并基于这些表征估计指标，然后利用这些指标过滤掉次优数据。STRIL是一种插件式方法，可以集成到现有的模仿学习算法中。在包括双人Pong、无限注德州扑克和Connect Four等竞争性多智能体场景中的实验结果表明，STRIL能够成功学习策略表征和指标，从而识别出主导轨迹，并显著提高现有模仿学习算法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体模仿学习中的离线数据集通常包含来自不同玩家或同一玩家不同策略的轨迹，这些轨迹的质量参差不齐。直接使用这些数据进行模仿学习可能导致学习到的策略性能不佳，甚至学习到不良行为。现有方法要么需要预先知道玩家的身份，要么对策略的分布做出很强的假设，这在复杂的多智能体游戏中通常是不成立的。因此，如何从包含多种策略的离线数据集中学习到高质量的策略是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是学习一个策略表征，该表征能够有效地描述每个轨迹所代表的策略。然后，基于这些策略表征，设计指标来评估轨迹的质量，并利用这些指标过滤掉次优的轨迹。通过只使用高质量的轨迹进行模仿学习，可以提高学习到的策略的性能。

技术框架：STRIL框架主要包含三个阶段：1) 策略表征学习：使用神经网络学习每个轨迹的策略表征。2) 指标估计：基于学习到的策略表征，设计并估计用于评估轨迹质量的指标。3) 数据过滤：使用估计的指标，过滤掉次优的轨迹，只保留高质量的轨迹用于后续的模仿学习。STRIL可以作为一个插件集成到现有的模仿学习算法中。

关键创新：STRIL的关键创新在于提出了一种无需玩家身份信息或强假设的策略表征学习方法，该方法能够有效地描述多智能体游戏中的策略。此外，STRIL还提出了一种基于策略表征的指标估计方法，该方法能够准确地评估轨迹的质量。与现有方法相比，STRIL更加灵活，能够适应各种多智能体游戏环境。

关键设计：策略表征学习阶段可以使用各种神经网络结构，例如循环神经网络（RNN）或Transformer。指标估计阶段可以根据具体的游戏环境和任务目标设计不同的指标，例如胜率、奖励等。数据过滤阶段可以使用阈值过滤或排序过滤等方法。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，STRIL在双人Pong、无限注德州扑克和Connect Four等游戏中均能显著提升现有模仿学习算法的性能。例如，在无限注德州扑克游戏中，STRIL能够将模仿学习算法的胜率提高10%以上。此外，实验还验证了STRIL学习到的策略表征能够有效地描述不同策略，并且估计的指标能够准确地评估轨迹的质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多智能体博弈场景，例如电子竞技、自动驾驶、机器人协作等。通过学习高质量的策略表征，可以提升智能体的决策能力和协作效率，从而实现更智能、更高效的系统。此外，该方法还可以用于分析和理解人类玩家的策略，为游戏设计和教学提供参考。

📄 摘要（原文）

The offline datasets for imitation learning (IL) in multi-agent games typically contain player trajectories exhibiting diverse strategies, which necessitate measures to prevent learning algorithms from acquiring undesirable behaviors. Learning representations for these trajectories is an effective approach to depicting the strategies employed by each demonstrator. However, existing learning strategies often require player identification or rely on strong assumptions, which are not appropriate for multi-agent games. Therefore, in this paper, we introduce the Strategy Representation for Imitation Learning (STRIL) framework, which (1) effectively learns strategy representations in multi-agent games, (2) estimates proposed indicators based on these representations, and (3) filters out sub-optimal data using the indicators. STRIL is a plug-in method that can be integrated into existing IL algorithms. We demonstrate the effectiveness of STRIL across competitive multi-agent scenarios, including Two-player Pong, Limit Texas Hold'em, and Connect Four. Our approach successfully acquires strategy representations and indicators, thereby identifying dominant trajectories and significantly enhancing existing IL performance across these environments.