NePPO: Near-Potential Policy Optimization for General-Sum Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2603.06977 📥 PDF

作者: Addison Kalanther, Sanika Bharvirkar, Shankar Sastry, Chinmay Maheshwari

分类: cs.LG, cs.AI, cs.GT

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

NePPO：面向通用和多智能体强化学习的近势策略优化

🎯 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 纳什均衡 势函数 策略优化 合作竞争博弈

📋 核心要点

  1. 通用和博弈中的多智能体强化学习面临学习不稳定和收敛性差的挑战，尤其是在智能体偏好异构且冲突时。
  2. NePPO的核心思想是学习一个与玩家无关的势函数，将原博弈的纳什均衡近似为合作博弈的纳什均衡。
  3. NePPO通过最小化新MARL目标来优化势函数，并使用零阶梯度下降法求解，实验结果优于IPPO和MAPPO等基线。

📝 摘要（中文）

多智能体强化学习(MARL)越来越多地被用于设计在共享环境中交互的学习型智能体。然而，在通用和博弈中训练MARL算法仍然具有挑战性：学习动态可能变得不稳定，并且收敛保证通常仅在受限设置中成立，例如双人零和或完全合作博弈。此外，当智能体具有异构且可能冲突的偏好时，尚不清楚应该用什么系统级目标来指导学习。在本文中，我们提出了一种新的MARL流程，称为近势策略优化(NePPO)，用于计算混合合作-竞争环境中的近似纳什均衡。核心思想是学习一个与玩家无关的势函数，使得以该势作为共同效用的合作博弈的纳什均衡近似于原始博弈的纳什均衡。为此，我们引入了一种新的MARL目标，使得最小化该目标产生最佳的势函数候选，并因此产生原始博弈的近似纳什均衡。我们开发了一种算法流程，该流程使用零阶梯度下降来最小化该目标，并返回近似纳什均衡策略。我们通过实验表明，与流行的基线(如IPPO和MAPPO)相比，该方法具有优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决通用和多智能体强化学习(MARL)中，智能体具有异构和冲突偏好时，学习过程不稳定以及难以达到纳什均衡的问题。现有方法，如IPPO和MAPPO，在处理此类复杂博弈时，收敛性较差，难以保证学习到有效的策略。

核心思路：论文的核心思路是引入一个与玩家无关的势函数。通过优化这个势函数，将原博弈的纳什均衡问题转化为一个近似的合作博弈的纳什均衡问题。这样做的目的是利用合作博弈中更容易收敛的特性，从而稳定学习过程，并最终找到原博弈的近似纳什均衡。

技术框架：NePPO的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 定义一个与玩家无关的势函数；2) 提出一个新的MARL目标函数，该目标函数旨在最小化势函数与真实回报之间的差距；3) 使用零阶梯度下降法来优化该目标函数，从而得到最佳的势函数候选；4) 基于学习到的势函数，计算近似纳什均衡策略。

关键创新：NePPO的关键创新在于引入了“近势”的概念，并设计了一个新的MARL目标函数。与传统的MARL方法不同，NePPO不是直接优化每个智能体的策略，而是通过优化一个全局的势函数来间接影响每个智能体的行为。这种方法能够更好地处理智能体之间的复杂交互，并提高学习的稳定性。

关键设计：NePPO的关键设计包括：1) 势函数的选择：势函数需要能够反映智能体之间的合作关系，并且易于优化；2) MARL目标函数的设计：目标函数需要能够有效地衡量势函数与真实回报之间的差距，并且能够引导学习过程朝着纳什均衡的方向发展；3) 优化算法的选择：由于目标函数可能非凸，因此需要选择合适的优化算法，如零阶梯度下降法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NePPO在混合合作-竞争环境中表现出优越的性能，显著优于IPPO和MAPPO等基线算法。具体来说，NePPO在多个测试环境中都取得了更高的平均回报，并且学习过程更加稳定。这些结果验证了NePPO的有效性，并表明其在解决通用和多智能体强化学习问题方面具有潜力。

🎯 应用场景

NePPO具有广泛的应用前景，例如在自动驾驶、机器人协作、资源分配、经济建模等领域。通过学习一个全局的势函数，NePPO可以帮助智能体在复杂环境中更好地协调行动，实现共同目标，并提高系统的整体效率和鲁棒性。该研究对于推动多智能体系统的发展具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multi-agent reinforcement learning (MARL) is increasingly used to design learning-enabled agents that interact in shared environments. However, training MARL algorithms in general-sum games remains challenging: learning dynamics can become unstable, and convergence guarantees typically hold only in restricted settings such as two-player zero-sum or fully cooperative games. Moreover, when agents have heterogeneous and potentially conflicting preferences, it is unclear what system-level objective should guide learning. In this paper, we propose a new MARL pipeline called Near-Potential Policy Optimization (NePPO) for computing approximate Nash equilibria in mixed cooperative--competitive environments. The core idea is to learn a player-independent potential function such that the Nash equilibrium of a cooperative game with this potential as the common utility approximates a Nash equilibrium of the original game. To this end, we introduce a novel MARL objective such that minimizing this objective yields the best possible potential function candidate and consequently an approximate Nash equilibrium of the original game. We develop an algorithmic pipeline that minimizes this objective using zeroth-order gradient descent and returns an approximate Nash equilibrium policy. We empirically show the superior performance of this approach compared to popular baselines such as IPPO and MAPPO.