Symmetries-enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2501.01136v2 📥 PDF

作者: Nikolaos Bousias, Stefanos Pertigkiozoglou, Kostas Daniilidis, George Pappas

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, cs.MA, math.RT

发布日期: 2025-01-02 (更新: 2025-04-25)

💡 一句话要点

提出对称性增强的多智能体强化学习框架，提升复杂集群任务泛化性

🎯 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 对称性增强 等变学习 群等变网络 集群控制

📋 核心要点

  1. 多智能体强化学习在泛化性、可扩展性和样本效率方面存在挑战，现有方法难以有效利用系统内在对称性。
  2. 该论文提出一种新框架，通过嵌入外在对称性来增强多智能体系统动力学，扩展等变学习的应用范围。
  3. 实验表明，该方法在四旋翼无人机集群任务中显著降低了碰撞率，提高了任务成功率和泛化能力。

📝 摘要（中文）

多智能体强化学习（MARL）已成为使智能体学习复杂协同行为的强大框架，但其泛化性、可扩展性和样本效率方面仍面临挑战。最近的研究试图通过在策略中嵌入系统的内在对称性来缓解这些问题。然而，大多数动态系统几乎没有可利用的内在对称性。本文提出了一种新颖的框架，用于在多智能体系统动力学中嵌入外在对称性，从而能够使用对称性增强的方法来解决内在对称性不足的系统，并将等变学习的范围扩展到各种MARL问题。我们框架的核心是群等变Graphormer，这是一种专为分布式集群任务设计的群模块化架构。在打破对称性的四旋翼无人机集群上的大量实验验证了我们方法的有效性，展示了其在提高泛化性和零样本可扩展性方面的潜力。我们的方法显著降低了碰撞率，并提高了各种场景和不同集群规模下的任务成功率。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习方法在处理缺乏内在对称性的系统时，难以有效利用对称性来提升学习效率和泛化能力。许多实际的动态系统并不具备明显的内在对称性，这限制了对称性增强方法的使用。因此，如何将对称性引入到这些系统中，以提高多智能体强化学习的性能，是一个亟待解决的问题。

核心思路：该论文的核心思路是通过引入外在对称性来增强多智能体系统的学习能力。具体来说，该方法不是依赖于系统固有的对称性，而是人为地构建或施加对称性，使得智能体可以利用这些外在的对称性来学习更有效的策略。这种方法扩展了对称性增强学习的应用范围，使其可以应用于更广泛的多智能体强化学习问题。

技术框架：该论文提出的框架主要包含以下几个关键模块：1) 环境建模：对多智能体系统进行建模，包括智能体的状态、动作和环境的动态特性。2) 对称性嵌入：将外在对称性嵌入到多智能体系统的动力学中。这可以通过设计特定的奖励函数、状态表示或动作空间来实现。3) 群等变Graphormer：使用群等变Graphormer作为策略网络，该网络能够自动地利用嵌入的对称性来学习策略。4) 强化学习训练：使用强化学习算法（如PPO）来训练策略网络，使其能够最大化累积奖励。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个通用的框架，用于在多智能体系统中嵌入外在对称性。与以往依赖内在对称性的方法不同，该框架可以应用于更广泛的系统，包括那些缺乏内在对称性的系统。此外，该论文还提出了群等变Graphormer，这是一种专门为分布式集群任务设计的群模块化架构，能够有效地利用嵌入的对称性来学习策略。

关键设计：在对称性嵌入方面，论文可能采用了特定的奖励函数设计，例如，鼓励智能体保持某种对称的队形。在群等变Graphormer的设计上，可能采用了特定的群卷积或群注意力机制，以确保网络的输出满足特定的等变性。具体的损失函数可能包括任务相关的奖励、碰撞惩罚以及对称性保持的正则化项。这些设计细节旨在确保智能体能够有效地利用嵌入的对称性来学习策略，并提高任务的成功率。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在四旋翼无人机集群任务中显著降低了碰撞率，并提高了任务成功率。在不同规模的集群和不同的场景下，该方法都表现出良好的泛化能力。与基线方法相比，该方法在某些指标上取得了显著的提升，例如，碰撞率降低了XX%，任务成功率提高了YY%。这些结果验证了该方法在提高多智能体系统性能方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人集群控制、自动驾驶、交通流量优化、资源分配等领域。通过引入外在对称性，可以提高多智能体系统的鲁棒性、泛化性和可扩展性，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。未来的研究可以进一步探索不同类型的对称性嵌入方法，以及更有效的群等变网络架构。

📄 摘要（原文）

Multi-agent reinforcement learning has emerged as a powerful framework for enabling agents to learn complex, coordinated behaviors but faces persistent challenges regarding its generalization, scalability and sample efficiency. Recent advancements have sought to alleviate those issues by embedding intrinsic symmetries of the systems in the policy. Yet, most dynamical systems exhibit little to no symmetries to exploit. This paper presents a novel framework for embedding extrinsic symmetries in multi-agent system dynamics that enables the use of symmetry-enhanced methods to address systems with insufficient intrinsic symmetries, expanding the scope of equivariant learning to a wide variety of MARL problems. Central to our framework is the Group Equivariant Graphormer, a group-modular architecture specifically designed for distributed swarming tasks. Extensive experiments on a swarm of symmetry-breaking quadrotors validate the effectiveness of our approach, showcasing its potential for improved generalization and zero-shot scalability. Our method achieves significant reductions in collision rates and enhances task success rates across a diverse range of scenarios and varying swarm sizes.