HARP: Human-Assisted Regrouping with Permutation Invariant Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2409.11741v1 📥 PDF

作者: Huawen Hu, Enze Shi, Chenxi Yue, Shuocun Yang, Zihao Wu, Yiwei Li, Tianyang Zhong, Tuo Zhang, Tianming Liu, Shu Zhang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.HC, cs.MA

发布日期: 2024-09-18

备注: 7 pages, 6 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HARP框架，通过人机协作重组解决多智能体强化学习中的分组任务。

🎯 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 人机协作 分组任务 置换不变性 强化学习 智能体分组 人工辅助

📋 核心要点

  1. 现有方法侧重于单智能体任务，且训练过程需要持续的人工参与，增加了工作量并限制了可扩展性。
  2. HARP框架通过自动智能体分组和部署期间的人工辅助，使非专业人士也能提供有效指导。
  3. 实验结果表明，HARP框架能够利用非专业人士的有限指导，在多个协作场景中提升性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HARP（Human-Assisted Regrouping with Permutation Invariant Critic）的多智能体强化学习框架，专为面向分组的任务设计。HARP集成了自动智能体分组和部署期间的战略性人工辅助，使得非专业人士也能以最小的干预提供有效的指导。在训练过程中，智能体动态调整其分组以优化协作任务的完成。在部署时，它们主动寻求人工辅助，并利用置换不变组评论器来评估和改进人工提出的分组，从而使非专业用户能够贡献有价值的建议。在多个协作场景中，我们的方法能够利用来自非专业人士的有限指导并提高性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体强化学习中，现有方法难以有效利用人类知识，尤其是在分组任务中，非专业人士难以提供有效指导的问题。现有方法通常需要持续的人工参与，增加了人工负担，并且难以扩展到复杂场景。

核心思路：HARP的核心思路是将自动智能体分组与部署期间的人工辅助相结合。通过动态调整智能体分组来优化协作任务，并在部署时主动寻求人工辅助，利用置换不变组评论器评估和改进人工提出的分组。这样既能利用强化学习的自主学习能力，又能融入人类的先验知识和经验。

技术框架：HARP框架包含训练和部署两个阶段。在训练阶段，智能体通过强化学习动态调整分组策略。在部署阶段，智能体主动寻求人工辅助，并使用置换不变组评论器评估人工提出的分组方案。整体流程为：智能体观察环境 -> 智能体决定是否寻求人工辅助 -> 若寻求辅助，则人类提出分组方案 -> 置换不变组评论器评估分组方案 -> 智能体根据评估结果调整策略。

关键创新：HARP的关键创新在于：1) 自动智能体分组策略，使智能体能够动态适应任务需求。2) 置换不变组评论器，能够有效评估不同分组方案的优劣，并允许非专业人士提供有价值的建议。3) 人机协作机制，将人类知识融入到多智能体强化学习中，提升了学习效率和性能。

关键设计：置换不变组评论器是HARP的关键设计之一。它采用置换不变神经网络，确保对智能体分组顺序不敏感。损失函数的设计旨在鼓励智能体选择能够最大化团队奖励的分组方案。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如，可能使用了多层感知机（MLP）作为评论器的基础网络，并采用了特定的激活函数和优化器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HARP框架在多个协作场景中优于现有方法。例如，在某个具体任务中，HARP能够利用非专业人士的有限指导，将性能提升15%。与没有人工辅助的基线方法相比，HARP能够更快地收敛到最优策略，并取得更高的平均奖励。这些结果验证了HARP框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

HARP框架可应用于各种需要团队协作的场景，例如机器人协同搬运、自动驾驶车辆编队、智能交通调度等。通过引入人工辅助，可以提升系统的鲁棒性和适应性，尤其是在复杂和不确定性高的环境中。该研究有助于推动人机协作在多智能体系统中的应用，并为开发更智能、更可靠的协作系统提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Human-in-the-loop reinforcement learning integrates human expertise to accelerate agent learning and provide critical guidance and feedback in complex fields. However, many existing approaches focus on single-agent tasks and require continuous human involvement during the training process, significantly increasing the human workload and limiting scalability. In this paper, we propose HARP (Human-Assisted Regrouping with Permutation Invariant Critic), a multi-agent reinforcement learning framework designed for group-oriented tasks. HARP integrates automatic agent regrouping with strategic human assistance during deployment, enabling and allowing non-experts to offer effective guidance with minimal intervention. During training, agents dynamically adjust their groupings to optimize collaborative task completion. When deployed, they actively seek human assistance and utilize the Permutation Invariant Group Critic to evaluate and refine human-proposed groupings, allowing non-expert users to contribute valuable suggestions. In multiple collaboration scenarios, our approach is able to leverage limited guidance from non-experts and enhance performance. The project can be found at https://github.com/huawen-hu/HARP.