RL-CFR: Improving Action Abstraction for Imperfect Information Extensive-Form Games with Reinforcement Learning
作者: Boning Li, Zhixuan Fang, Longbo Huang
分类: cs.GT, cs.LG
发布日期: 2024-03-07
💡 一句话要点
提出RL-CFR以解决不完全信息扩展形式博弈中的动态动作抽象问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 不完全信息博弈 强化学习 动作抽象 策略推导 反事实遗憾最小化
📋 核心要点
- 现有方法在处理不完全信息扩展形式博弈时，通常依赖于固定的动作抽象，导致性能不佳。
- RL-CFR通过动态动作抽象和强化学习，提出了一种新的解决方案，能够根据游戏状态自适应调整动作抽象。
- 在Heads-up无上限德州扑克的实验中，RL-CFR显著提高了胜率，超越了多个基线模型，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
有效的动作抽象在处理不完全信息扩展形式博弈（IIEFGs）中的大动作空间挑战时至关重要。然而，由于IIEFGs的状态空间庞大和计算复杂性，现有方法通常依赖于固定的抽象，导致性能不佳。为此，我们提出了RL-CFR，这是一种基于强化学习的动态动作抽象新方法。RL-CFR基于我们创新的马尔可夫决策过程（MDP）框架，状态对应于公共信息，动作则表示为特征向量，指示特定的动作抽象。奖励定义为所选动作抽象与默认动作抽象之间的预期收益差异。RL-CFR构建了一个由RL引导的动作抽象游戏树，并利用反事实遗憾最小化（CFR）进行策略推导。实验结果表明，RL-CFR在无须增加CFR求解时间的情况下，从零开始训练，获得了更高的预期收益。在Heads-up无上限德州扑克的实验中，RL-CFR的表现超越了ReBeL的复制和Slumbot，显示出显著的胜率优势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决不完全信息扩展形式博弈中的动态动作抽象问题。现有方法通常依赖于固定的抽象，无法适应复杂的状态空间，导致策略性能不佳。
核心思路：RL-CFR的核心思路是利用强化学习动态调整动作抽象，使其能够根据当前游戏状态自适应变化，从而提高策略的有效性。这样的设计使得模型能够在复杂环境中更灵活地应对变化。
技术框架：RL-CFR的整体架构包括状态表示、动作抽象、奖励机制和策略推导四个主要模块。状态通过公共信息进行表示，动作则通过特征向量进行抽象，奖励机制基于所选动作与默认动作的收益差异，最后通过反事实遗憾最小化进行策略推导。
关键创新：RL-CFR的主要创新在于其动态动作抽象机制，结合了强化学习与反事实遗憾最小化的优势，能够在训练过程中自适应调整抽象策略，与传统的固定抽象方法形成鲜明对比。
关键设计：在RL-CFR中，动作抽象通过特征向量表示，奖励函数设计为所选动作与默认动作的预期收益差异，确保模型在训练过程中能够有效学习并优化策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，RL-CFR在Heads-up无上限德州扑克中显著超越了ReBeL的复制和Slumbot，分别实现了$64 ext{±}11$和$84 ext{±}17$ mbb/hand的胜率提升，证明了其在动态动作抽象方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括博弈论、人工智能对战系统以及决策支持系统。通过动态调整动作抽象，RL-CFR能够在复杂环境中提高决策效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Effective action abstraction is crucial in tackling challenges associated with large action spaces in Imperfect Information Extensive-Form Games (IIEFGs). However, due to the vast state space and computational complexity in IIEFGs, existing methods often rely on fixed abstractions, resulting in sub-optimal performance. In response, we introduce RL-CFR, a novel reinforcement learning (RL) approach for dynamic action abstraction. RL-CFR builds upon our innovative Markov Decision Process (MDP) formulation, with states corresponding to public information and actions represented as feature vectors indicating specific action abstractions. The reward is defined as the expected payoff difference between the selected and default action abstractions. RL-CFR constructs a game tree with RL-guided action abstractions and utilizes counterfactual regret minimization (CFR) for strategy derivation. Impressively, it can be trained from scratch, achieving higher expected payoff without increased CFR solving time. In experiments on Heads-up No-limit Texas Hold'em, RL-CFR outperforms ReBeL's replication and Slumbot, demonstrating significant win-rate margins of $64\pm 11$ and $84\pm 17$ mbb/hand, respectively.