Environmental-Impact Based Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2311.04240v1 📥 PDF

作者: Farinaz Alamiyan-Harandi, Pouria Ramazi

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-11-06

💡 一句话要点

提出环境影响多智能体强化学习以解决社会困境问题

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

关键词: 多智能体系统 强化学习 环境影响 社会责任 合作机制 奖励重塑 不平等厌恶 资源管理

📋 核心要点

  1. 现有的多智能体强化学习方法在社会困境中难以有效促进智能体之间的合作，导致集体结果不理想。
  2. EMuReL方法通过引入环境影响的概念，使每个智能体在决策时考虑其他智能体的影响，从而增强合作意愿。
  3. 实验结果显示，EMuReL训练的智能体在保持相同合作水平的情况下，获得的总奖励显著高于基于现有奖励重塑方法的智能体。

📝 摘要（中文）

为促进合作并增强个体对集体结果的影响，本文提出了一种环境影响多智能体强化学习（EMuReL）方法。该方法中，每个智能体估计其他智能体的“环境影响”，即当前环境状态与假设没有该智能体时的环境状态之间的差异。受不平等厌恶模型的启发，智能体将自身奖励与其他智能体的奖励进行比较，并根据其环境影响进行缩放。如果自身奖励超过某个同伴的缩放奖励，智能体将承担“社会责任”，减少自身奖励。实验结果表明，基于EMuReL训练的智能体在清理和收获测试环境中，合作效果显著提升，获得的总奖励分别提高了54%和20%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多智能体在社会困境中合作不足的问题。现有方法往往忽视智能体之间的相互影响，导致集体收益低下。

核心思路：EMuReL方法的核心在于让每个智能体评估其他智能体的环境影响，并在此基础上调整自身的奖励，从而促进合作。通过引入社会责任的概念，智能体能够在奖励分配中考虑他人的贡献。

技术框架：EMuReL的整体架构包括环境影响评估模块、奖励调整模块和合作决策模块。智能体首先计算其他智能体的环境影响，然后根据这些影响调整自身的奖励，最后做出合作决策。

关键创新：EMuReL的主要创新在于引入环境影响的概念，使得智能体在决策时能够考虑到其他智能体的贡献，这与传统的强化学习方法有本质区别。

关键设计：在参数设置上，智能体的奖励调整比例与环境影响成正比，损失函数设计为考虑社会责任的奖励函数，网络结构则采用深度神经网络以处理复杂的环境状态。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于EMuReL训练的智能体在清理和收获测试环境中，分别获得了54%和20%的总奖励提升，相较于使用不平等厌恶和社会影响等现有方法，显示出显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括环境保护、资源管理和社会网络等场景。在这些领域中，智能体需要在有限资源下进行有效合作，以实现更好的集体结果。未来，该方法有望推动多智能体系统在复杂社会问题中的应用，提升决策效率和资源利用率。

📄 摘要（原文）

To promote cooperation and strengthen the individual impact on the collective outcome in social dilemmas, we propose the Environmental-impact Multi-Agent Reinforcement Learning (EMuReL) method where each agent estimates the "environmental impact" of every other agent, that is, the difference in the current environment state compared to the hypothetical environment in the absence of that other agent. Inspired by the Inequity Aversion model, the agent then compares its own reward with those of its fellows multiplied by their environmental impacts. If its reward exceeds the scaled reward of one of its fellows, the agent takes "social responsibility" toward that fellow by reducing its own reward. Therefore, the less influential an agent is in reaching the current state, the more social responsibility is taken by other agents. Experiments in the Cleanup (resp. Harvest) test environment demonstrate that agents trained based on EMuReL learn to cooperate more effectively and obtain $54\%$ ($39\%$) and $20\%$ ($44\%$) more total rewards while preserving the same cooperation levels compared to when they are trained based on the two state-of-the-art reward reshaping methods inequity aversion and social influence.