Transformer Guided Coevolution: Improved Team Selection in Multiagent Adversarial Team Games

📄 arXiv: 2410.13769v3 📥 PDF

作者: Pranav Rajbhandari, Prithviraj Dasgupta, Donald Sofge

分类: cs.AI, cs.MA, cs.NE

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-01-29)

💡 一句话要点

提出BERTeam算法，利用Transformer提升多智能体对抗博弈中的团队选择

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

关键词: 多智能体系统 团队选择 Transformer 协同进化 深度强化学习

📋 核心要点

  1. 现有团队选择算法在复杂多智能体对抗环境中表现受限，难以有效利用智能体之间的协同效应。
  2. BERTeam利用Transformer建模智能体之间的关系，通过Masked Language Model学习团队组合的潜在模式。
  3. 在Marine Capture-The-Flag游戏中，BERTeam超越了MCAA算法，证明了其在团队选择方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了多智能体对抗博弈中的团队选择问题。我们提出了一种名为BERTeam的新算法，该算法使用基于Transformer的深度神经网络，并采用Masked Language Model训练方法，从训练好的智能体群体中选择最佳团队。我们将其与协同进化深度强化学习相结合，训练出一组多样化的个体智能体以供选择。我们在多智能体对抗游戏Marine Capture-The-Flag中测试了我们的算法，发现BERTeam学习到了非平凡的团队组合，并且能够很好地对抗未见过的对手。对于这个游戏，我们发现BERTeam优于MCAA，一种类似地优化团队选择的算法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体对抗博弈中如何选择最佳团队的问题。现有方法，如MCAA，在复杂环境中可能无法充分挖掘智能体之间的协同效应，导致团队表现不佳。因此，需要一种能够有效学习和利用智能体间关系的方法，以提升团队的整体性能。

核心思路：论文的核心思路是利用Transformer模型来学习智能体之间的关系，并基于此进行团队选择。Transformer模型擅长捕捉序列数据中的长程依赖关系，可以有效地建模智能体之间的交互和协同效应。通过Masked Language Model的训练方式，模型可以学习到团队组合的潜在模式，从而选择出更具竞争力的团队。

技术框架：BERTeam算法的整体框架包括两个主要部分：一是协同进化深度强化学习，用于训练一组多样化的个体智能体；二是基于Transformer的团队选择模块，用于从训练好的智能体群体中选择最佳团队。团队选择模块首先将智能体的特征向量输入到Transformer模型中，然后利用Masked Language Model预测被mask掉的智能体，最后根据预测结果选择最佳团队。

关键创新：BERTeam的关键创新在于将Transformer模型引入到多智能体团队选择问题中。与传统方法相比，Transformer模型能够更好地捕捉智能体之间的复杂关系，从而选择出更具协同效应的团队。此外，Masked Language Model的训练方式也使得模型能够学习到团队组合的潜在模式，进一步提升了团队选择的性能。

关键设计：Transformer模型的具体结构未知，但可以推测使用了标准的Transformer encoder结构。Masked Language Model的训练目标是预测被mask掉的智能体的特征向量。团队选择的具体策略未知，但可能基于Transformer模型的输出进行排序或打分，然后选择得分最高的团队。损失函数可能包括强化学习的奖励和Masked Language Model的预测损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在Marine Capture-The-Flag游戏中，BERTeam算法优于MCAA算法，能够学习到非平凡的团队组合，并且能够很好地对抗未见过的对手。具体的性能提升幅度未知，但论文强调了BERTeam在团队选择方面的有效性。

🎯 应用场景

BERTeam算法可应用于各种多智能体对抗博弈场景，例如电子竞技、机器人足球、军事对抗模拟等。该算法能够自动学习并选择最佳团队，从而提升团队的整体性能和竞争力。此外，该算法还可以用于分析不同智能体之间的协同效应，为团队建设和战术制定提供指导。

📄 摘要（原文）

We consider the problem of team selection within multiagent adversarial team games. We propose BERTeam, a novel algorithm that uses a transformer-based deep neural network with Masked Language Model training to select the best team of players from a trained population. We integrate this with coevolutionary deep reinforcement learning, which trains a diverse set of individual players to choose from. We test our algorithm in the multiagent adversarial game Marine Capture-The-Flag, and find that BERTeam learns non-trivial team compositions that perform well against unseen opponents. For this game, we find that BERTeam outperforms MCAA, an algorithm that similarly optimizes team selection.