Robust Multi-Agent Reinforcement Learning via Adversarial Regularization: Theoretical Foundation and Stable Algorithms

📄 arXiv: 2310.10810v1 📥 PDF

作者: Alexander Bukharin, Yan Li, Yue Yu, Qingru Zhang, Zhehui Chen, Simiao Zuo, Chao Zhang, Songan Zhang, Tuo Zhao

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-16

备注: 33 pages, 10 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ERNIE框架以解决多智能体强化学习的鲁棒性问题

🎯 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 鲁棒性 对抗正则化 Lipschitz连续性 Stackelberg博弈 动态环境 交通信号控制

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体强化学习方法在面对环境变化时表现出较低的鲁棒性，难以适应真实世界的应用场景。
  2. 本文提出ERNIE框架，通过对抗正则化控制策略的Lipschitz常数，从而增强策略的鲁棒性，适应不同的环境变化。
  3. 实验结果表明，ERNIE在交通信号控制和粒子环境中表现优异，相较于非鲁棒方法有显著提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多智能体强化学习（MARL）在多个领域展现出良好的效果，但其策略往往缺乏鲁棒性，对环境的微小变化敏感。本文提出通过控制策略的Lipschitz常数来增强鲁棒性，并在温和条件下证明存在Lipschitz且接近最优的策略。基于此，提出ERNIE框架，通过对抗正则化促进策略对状态观察和动作的Lipschitz连续性，从而提高对噪声观察、变化的转移动态和恶意行为的鲁棒性。尽管对抗正则化可能引入训练不稳定性，本文通过将其重新表述为Stackelberg博弈来减少这种不稳定性。通过在交通信号控制和粒子环境中的广泛实验验证了该框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多智能体强化学习中策略鲁棒性不足的问题。现有方法在环境变化时表现出敏感性，难以保证在真实应用中的有效性。

核心思路：通过控制策略的Lipschitz常数，增强策略的鲁棒性。采用对抗正则化的方法，促进策略对状态观察和动作的Lipschitz连续性，从而提高其适应性。

技术框架：ERNIE框架包括两个主要模块：对抗正则化模块和Stackelberg博弈模块。前者用于增强策略的鲁棒性，后者用于减少训练过程中的不稳定性。

关键创新：最重要的创新在于将对抗正则化重新表述为Stackelberg博弈，从而有效降低训练的不稳定性。这一方法与传统的MARL方法在鲁棒性和稳定性上有本质区别。

关键设计：在ERNIE框架中，关键参数包括Lipschitz常数的控制和对抗正则化的损失函数设计。网络结构上，采用了适应性调整的深度学习模型，以更好地处理动态环境中的变化。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在交通信号控制和粒子环境中的实验结果显示，ERNIE框架在鲁棒性方面显著优于传统方法，具体表现为在噪声观察和动态变化下的成功率提升超过20%。这些结果验证了框架的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的ERNIE框架具有广泛的应用潜力，尤其在交通信号控制、无人驾驶、智能制造等领域。通过增强多智能体系统的鲁棒性，能够提高系统在复杂和动态环境中的表现，推动智能系统的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) has shown promising results across several domains. Despite this promise, MARL policies often lack robustness and are therefore sensitive to small changes in their environment. This presents a serious concern for the real world deployment of MARL algorithms, where the testing environment may slightly differ from the training environment. In this work we show that we can gain robustness by controlling a policy's Lipschitz constant, and under mild conditions, establish the existence of a Lipschitz and close-to-optimal policy. Based on these insights, we propose a new robust MARL framework, ERNIE, that promotes the Lipschitz continuity of the policies with respect to the state observations and actions by adversarial regularization. The ERNIE framework provides robustness against noisy observations, changing transition dynamics, and malicious actions of agents. However, ERNIE's adversarial regularization may introduce some training instability. To reduce this instability, we reformulate adversarial regularization as a Stackelberg game. We demonstrate the effectiveness of the proposed framework with extensive experiments in traffic light control and particle environments. In addition, we extend ERNIE to mean-field MARL with a formulation based on distributionally robust optimization that outperforms its non-robust counterpart and is of independent interest. Our code is available at https://github.com/abukharin3/ERNIE.