SPRIG: Stackelberg Perception-Reinforcement Learning with Internal Game Dynamics

📄 arXiv: 2502.14264v1 📥 PDF

作者: Fernando Martinez-Lopez, Juntao Chen, Yingdong Lu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-02-20

备注: To appear in: AAAI 2025 Workshop on Planning and Reinforcement Learning (PRL) - Bridging the Gap Between AI Planning and Reinforcement Learning

💡 一句话要点

SPRIG：基于内部博弈动态的Stackelberg感知-强化学习框架

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

关键词: 强化学习 深度学习 感知策略 Stackelberg博弈 特征提取

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习方法难以有效协调感知与决策，尤其是在高维、特征相关性变化的环境中。
  2. SPRIG将智能体内部的感知和策略交互建模为Stackelberg博弈，感知模块引导，策略模块跟随。
  3. 实验表明，SPRIG在Atari BeamRider游戏中比标准PPO算法提升了约30%的回报。

📝 摘要（中文）

深度强化学习智能体在有效协调感知和决策组件方面面临挑战，尤其是在特征相关性变化的高维感官输入环境中。本文提出了SPRIG（Stackelberg Perception-Reinforcement learning with Internal Game dynamics），该框架将单个智能体内部的感知-策略交互建模为一个合作的Stackelberg博弈。在SPRIG中，感知模块作为领导者，策略性地处理原始感官状态，而策略模块作为跟随者，根据提取的特征做出决策。SPRIG通过改进的Bellman算子提供理论保证，同时保留了现代策略优化的优势。在Atari BeamRider环境中的实验结果表明，SPRIG的有效性，通过其特征提取和决策制定的博弈论平衡，实现了比标准PPO高约30%的回报。

🔬 方法详解

问题定义：现有的深度强化学习方法在处理高维感官输入时，感知模块提取的特征可能并非总是与决策最相关的。这种特征提取的次优性会限制策略学习的效果，导致智能体性能下降。因此，如何有效地协调感知和决策过程，使智能体能够提取对决策最有用的特征，是一个关键问题。

核心思路：SPRIG的核心思路是将智能体内部的感知和策略模块之间的交互建模为一个Stackelberg博弈。感知模块（领导者）的目标是提取对策略模块（跟随者）最有用的特征，而策略模块则根据这些特征做出决策。通过这种博弈结构，SPRIG鼓励感知模块学习提取更具策略性的特征，从而提高整体性能。

技术框架：SPRIG框架包含两个主要模块：感知模块和策略模块。感知模块接收原始感官输入，并提取特征表示。策略模块接收感知模块提取的特征，并输出动作。这两个模块通过一个Stackelberg博弈进行交互。感知模块的目标是最大化策略模块的奖励，而策略模块的目标是最大化自身奖励。这种博弈结构通过一个改进的Bellman算子进行优化，保证了算法的收敛性。

关键创新：SPRIG的关键创新在于将智能体内部的感知和策略交互建模为一个Stackelberg博弈。这种博弈结构允许感知模块学习提取更具策略性的特征，从而提高整体性能。与传统的深度强化学习方法相比，SPRIG能够更好地协调感知和决策过程，从而在复杂环境中取得更好的效果。

关键设计：SPRIG使用深度神经网络来实现感知和策略模块。感知模块通常是一个卷积神经网络，用于提取图像特征。策略模块通常是一个循环神经网络或全连接神经网络，用于根据提取的特征输出动作。损失函数包括策略梯度损失和感知模块的辅助损失，用于鼓励感知模块提取对策略模块有用的特征。具体的网络结构和参数设置需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SPRIG在Atari BeamRider游戏中取得了显著的性能提升，相较于标准的PPO算法，SPRIG实现了约30%的回报提升。这一结果表明，通过博弈论的方式协调感知和决策过程，可以有效地提高深度强化学习智能体的性能。实验结果验证了SPRIG框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

SPRIG框架具有广泛的应用潜力，可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过将感知和决策过程建模为Stackelberg博弈，SPRIG可以提高智能体在复杂环境中的适应性和性能。未来，SPRIG可以进一步扩展到多智能体环境，解决更复杂的协作和竞争问题。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning agents often face challenges to effectively coordinate perception and decision-making components, particularly in environments with high-dimensional sensory inputs where feature relevance varies. This work introduces SPRIG (Stackelberg Perception-Reinforcement learning with Internal Game dynamics), a framework that models the internal perception-policy interaction within a single agent as a cooperative Stackelberg game. In SPRIG, the perception module acts as a leader, strategically processing raw sensory states, while the policy module follows, making decisions based on extracted features. SPRIG provides theoretical guarantees through a modified Bellman operator while preserving the benefits of modern policy optimization. Experimental results on the Atari BeamRider environment demonstrate SPRIG's effectiveness, achieving around 30% higher returns than standard PPO through its game-theoretical balance of feature extraction and decision-making.