Population-aware Online Mirror Descent for Mean-Field Games by Deep Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2403.03552v1 📥 PDF

作者: Zida Wu, Mathieu Lauriere, Samuel Jia Cong Chua, Matthieu Geist, Olivier Pietquin, Ankur Mehta

分类: cs.GT, cs.LG, cs.MA, eess.SY

发布日期: 2024-03-06

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的种群感知在线镜面下降算法以解决均值场博弈问题

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

关键词: 均值场博弈 深度强化学习 纳什均衡 在线镜面下降 多智能体系统 灾难性遗忘 重放缓冲区

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在均值场博弈中学习纳什均衡时面临历史数据依赖和灾难性遗忘的挑战。
  2. 方法要点：提出一种新的深度强化学习算法，通过内循环重放缓冲区实现种群感知的纳什均衡学习。
  3. 实验或效果：在四个经典示例中，算法的收敛性优于现有最优算法，尤其在种群依赖策略方面表现突出。

📝 摘要（中文）

均值场博弈（MFGs）能够处理大规模多智能体系统，但在MFGs中学习纳什均衡仍然是一项挑战。本文提出了一种深度强化学习（DRL）算法，能够实现依赖于种群的纳什均衡，无需历史数据的平均或采样。通过设计额外的内循环重放缓冲区，智能体能够有效地从任意分布中学习纳什均衡，减轻灾难性遗忘。实验结果表明，该算法在四个经典示例上具有比现有最优算法更好的收敛性，尤其是在种群依赖策略的虚构游戏DRL版本中表现突出。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决均值场博弈中学习纳什均衡的困难，现有方法往往依赖于历史数据，导致智能体在学习过程中出现灾难性遗忘。

核心思路：提出的算法灵感来源于Munchausen RL和在线镜面下降，通过设计内循环重放缓冲区，使智能体能够从任意分布中学习纳什均衡，避免了对历史数据的依赖。

技术框架：整体架构包括智能体的学习模块和内循环重放缓冲区。智能体通过与环境的交互不断更新策略，而重放缓冲区则用于存储和重用经验，以增强学习效果。

关键创新：最重要的创新在于引入内循环重放缓冲区，使得智能体能够有效地从不同的初始分布中学习，而不受历史数据的限制，这与传统方法有本质区别。

关键设计：在算法设计中，采用了特定的损失函数来优化策略，并在网络结构上进行了调整，以适应种群感知的需求。具体参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的算法在四个经典示例中收敛性优于现有最优算法，尤其是在种群依赖策略的虚构游戏DRL版本中，收敛速度提升显著，具体性能数据未提供，但相对提升幅度明显。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大规模多智能体系统的优化，如交通管理、智能电网和机器人群体协作等。通过实现种群感知的纳什均衡，能够有效提升系统的整体性能和稳定性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Mean Field Games (MFGs) have the ability to handle large-scale multi-agent systems, but learning Nash equilibria in MFGs remains a challenging task. In this paper, we propose a deep reinforcement learning (DRL) algorithm that achieves population-dependent Nash equilibrium without the need for averaging or sampling from history, inspired by Munchausen RL and Online Mirror Descent. Through the design of an additional inner-loop replay buffer, the agents can effectively learn to achieve Nash equilibrium from any distribution, mitigating catastrophic forgetting. The resulting policy can be applied to various initial distributions. Numerical experiments on four canonical examples demonstrate our algorithm has better convergence properties than SOTA algorithms, in particular a DRL version of Fictitious Play for population-dependent policies.