Concept Learning for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.20143v1 📥 PDF

作者: Zhonghan Ge, Yuanyang Zhu, Chunlin Chen

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-27

备注: IEEE-China Conference on System Simulation Technology and its Applications, 2025

💡 一句话要点

提出基于概念瓶颈的多智能体强化学习方法CMQ，提升合作策略的可解释性与性能。

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

关键词: 多智能体强化学习 概念瓶颈模型 可解释性 合作策略 值分解

📋 核心要点

  1. 多智能体强化学习面临黑盒网络带来的可解释性难题，难以理解智能体间的合作机制。
  2. CMQ通过概念瓶颈模型学习可解释的合作概念，将信用分配与人类可理解的合作模式对齐。
  3. 实验表明，CMQ在性能上优于现有方法，并能捕捉有意义的合作模式，支持概念干预。

📝 摘要（中文）

尽管神经网络在多智能体强化学习（MARL）领域取得了显著进展，但它们仍然缺乏透明性和互操作性。由于黑盒网络的特性，其内在的合作机制尚未被完全理解。本文研究了一种基于概念瓶颈模型的可解释值分解框架，通过将信用分配建立在类似人类的合作概念的中间层上，来提高可信度。为了解决这个问题，我们提出了一种新的基于值的方法，名为多智能体Q学习的概念学习（CMQ），它通过学习可解释的合作概念，超越了当前性能与可解释性之间的权衡。CMQ将每个合作概念表示为一个监督向量，这与现有模型不同，现有模型中流经其端到端机制的信息与概念无关。直观地说，使用基于全局状态嵌入的个体动作值条件作用来表示每个概念，可以提供额外的合作表示能力。在星际争霸II微操挑战和基于等级的觅食（LBF）上的经验评估表明，与最先进的同类方法相比，CMQ实现了卓越的性能。结果还表明，CMQ提供了更多的合作概念表示，捕捉了有意义的合作模式，并支持测试时概念干预，以检测合作模式的潜在偏差并识别影响合作的虚假伪影。

🔬 方法详解

问题定义：多智能体强化学习中的合作策略通常由复杂的神经网络表示，缺乏透明性和可解释性。现有方法难以理解智能体之间如何进行有效合作，以及哪些因素影响了合作策略的形成。这限制了对智能体行为的信任，并阻碍了对潜在偏差和虚假相关性的识别。

核心思路：论文的核心思路是通过引入概念瓶颈模型，将合作策略分解为一系列可解释的合作概念。每个概念代表一种特定的合作模式，例如“包抄”、“掩护”等。通过学习这些概念，可以将智能体的行为与人类可理解的合作模式联系起来，从而提高可解释性。这种设计允许在训练和测试阶段对合作概念进行干预，以检测潜在的偏差和虚假相关性。

技术框架：CMQ (Concepts learning for Multi-agent Q-learning) 的整体框架包括以下几个主要模块：1) 状态编码器：将全局状态信息编码为状态嵌入。2) 概念学习模块：学习一组可解释的合作概念，每个概念由一个监督向量表示。3) 值分解模块：将联合动作值函数分解为个体动作值函数，并使用学习到的合作概念对个体动作值函数进行条件作用。4) 策略优化模块：使用Q-learning算法优化智能体的策略。

关键创新：CMQ的关键创新在于将概念瓶颈模型引入到多智能体强化学习中，并提出了一种新的基于值的学习方法，用于学习可解释的合作概念。与现有方法不同，CMQ显式地学习合作概念，并将这些概念用于指导智能体的行为。这使得CMQ能够提供更具可解释性的合作策略，并支持对合作模式的干预和分析。

关键设计：CMQ的关键设计包括：1) 使用全局状态嵌入来表示每个合作概念，从而提供额外的合作表示能力。2) 使用监督学习方法学习合作概念，其中监督信号来自人类专家或领域知识。3) 使用个体动作值函数对合作概念进行条件作用，从而将合作概念融入到智能体的决策过程中。损失函数包括Q-learning损失和概念学习损失，用于优化智能体的策略和合作概念。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CMQ在星际争霸II微操挑战和基于等级的觅食（LBF）环境中取得了优于现有方法的性能。例如，在星际争霸II环境中，CMQ在多个场景中显著超越了基线算法，证明了其在复杂合作任务中的有效性。此外，实验结果表明，CMQ能够捕捉有意义的合作模式，并支持测试时概念干预，从而检测合作模式的潜在偏差。

🎯 应用场景

CMQ可应用于需要高度可信赖和可解释的多智能体系统，例如自动驾驶、机器人协作、智能交通管理等。通过理解和控制智能体间的合作模式，可以提高系统的安全性、效率和鲁棒性。此外，CMQ还可以用于检测和纠正合作策略中的潜在偏差，从而确保公平性和公正性。

📄 摘要（原文）

Despite substantial progress in applying neural networks (NN) to multi-agent reinforcement learning (MARL) areas, they still largely suffer from a lack of transparency and interoperability. However, its implicit cooperative mechanism is not yet fully understood due to black-box networks. In this work, we study an interpretable value decomposition framework via concept bottleneck models, which promote trustworthiness by conditioning credit assignment on an intermediate level of human-like cooperation concepts. To address this problem, we propose a novel value-based method, named Concepts learning for Multi-agent Q-learning (CMQ), that goes beyond the current performance-vs-interpretability trade-off by learning interpretable cooperation concepts. CMQ represents each cooperation concept as a supervised vector, as opposed to existing models where the information flowing through their end-to-end mechanism is concept-agnostic. Intuitively, using individual action value conditioning on global state embeddings to represent each concept allows for extra cooperation representation capacity. Empirical evaluations on the StarCraft II micromanagement challenge and level-based foraging (LBF) show that CMQ achieves superior performance compared with the state-of-the-art counterparts. The results also demonstrate that CMQ provides more cooperation concept representation capturing meaningful cooperation modes, and supports test-time concept interventions for detecting potential biases of cooperation mode and identifying spurious artifacts that impact cooperation.