Meta-Inverse Reinforcement Learning for Mean Field Games via Probabilistic Context Variables

📄 arXiv: 2509.03845v1 📥 PDF

作者: Yang Chen, Xiao Lin, Bo Yan, Libo Zhang, Jiamou Liu, Neset Özkan Tan, Michael Witbrock

分类: cs.LG, cs.AI, cs.GT

发布日期: 2025-09-04

备注: Accepted to AAAI 2024

💡 一句话要点

提出基于概率上下文变量的元逆强化学习方法，解决均值场博弈中异构智能体的奖励函数推断问题

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

关键词: 逆强化学习 均值场博弈 深度学习 隐变量模型 异构智能体 奖励函数推断 上下文变量

📋 核心要点

  1. 现有均值场博弈逆强化学习方法假设智能体同质，无法处理异构和未知目标的演示数据。
  2. 提出一种深度隐变量均值场博弈模型和逆强化学习方法，无需先验知识即可从不同但结构相似的任务中推断奖励。
  3. 在模拟场景和真实出租车定价问题上的实验表明，该方法优于现有最先进的均值场博弈逆强化学习方法。

📝 摘要（中文）

在现实应用中，为大量交互的智能体设计合适的奖励函数极具挑战。均值场博弈（MFG）中的逆强化学习（IRL）提供了一个从专家演示中推断奖励函数的实用框架。然而，现有方法对智能体同质性的假设限制了其处理具有异构和未知目标的演示的能力，而这在实践中很常见。为此，我们提出了一种深度隐变量MFG模型和相关的IRL方法。重要的是，我们的方法可以在没有关于底层上下文的先验知识或修改MFG模型本身的情况下，从不同但结构相似的任务中推断奖励。在模拟场景和真实世界的空间出租车定价问题中进行的实验表明，我们的方法优于MFG中最先进的IRL方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决均值场博弈（MFG）中，当智能体具有异构且未知的目标时，如何从专家演示中准确推断出每个智能体的奖励函数的问题。现有方法通常假设智能体是同质的，即具有相同的奖励函数，这在实际应用中往往不成立。这种同质性假设限制了现有方法在处理复杂、异构环境中的能力，导致奖励函数推断的准确性下降。

核心思路：论文的核心思路是引入概率上下文变量来表示智能体的异构目标。通过学习一个深度隐变量模型，将每个智能体的奖励函数与一个潜在的上下文变量关联起来。这样，即使智能体的目标不同，也可以通过推断其对应的上下文变量来学习其奖励函数。这种方法的关键在于，它不需要关于底层上下文的先验知识，而是通过学习从数据中自动发现上下文信息。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 专家演示数据收集模块：收集不同智能体在不同上下文下的行为数据。2) 深度隐变量MFG模型：该模型将智能体的状态、动作和上下文变量作为输入，输出智能体的奖励函数。3) 逆强化学习模块：该模块使用专家演示数据来训练深度隐变量MFG模型，从而学习智能体的奖励函数。4) 推断模块：该模块用于推断新智能体的上下文变量和奖励函数。整个流程是，首先利用专家数据训练模型，然后对于新的智能体，通过观察其行为来推断其上下文变量，进而得到其奖励函数。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了概率上下文变量来表示智能体的异构目标，并使用深度隐变量模型来学习这些上下文变量与奖励函数之间的关系。与现有方法相比，该方法不需要关于底层上下文的先验知识，可以自动从数据中学习上下文信息。此外，该方法还可以处理不同但结构相似的任务，而无需修改MFG模型本身。

关键设计：论文中使用了变分自编码器（VAE）来学习潜在的上下文变量。VAE由一个编码器和一个解码器组成。编码器将智能体的状态和动作映射到一个潜在的上下文变量的分布，解码器将上下文变量映射回智能体的奖励函数。损失函数包括重构损失和KL散度损失。重构损失用于衡量解码器重构奖励函数的准确性，KL散度损失用于约束潜在变量的分布。网络结构方面，编码器和解码器通常使用多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN）。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在模拟场景和真实世界的空间出租车定价问题中均优于现有最先进的均值场博弈逆强化学习方法。在模拟场景中，该方法能够更准确地推断出智能体的奖励函数，并且具有更好的泛化能力。在真实世界的空间出租车定价问题中，该方法能够更有效地优化出租车定价策略，从而提高出租车司机的收入和乘客的满意度。具体提升幅度未知，但论文强调了其优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如交通管理、资源分配、社交网络等。在交通管理中，可以用于推断不同驾驶员的驾驶偏好，从而优化交通流量。在资源分配中，可以用于推断不同用户的需求，从而实现更公平的资源分配。在社交网络中，可以用于推断不同用户的兴趣，从而提供更个性化的推荐服务。该研究具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Designing suitable reward functions for numerous interacting intelligent agents is challenging in real-world applications. Inverse reinforcement learning (IRL) in mean field games (MFGs) offers a practical framework to infer reward functions from expert demonstrations. While promising, the assumption of agent homogeneity limits the capability of existing methods to handle demonstrations with heterogeneous and unknown objectives, which are common in practice. To this end, we propose a deep latent variable MFG model and an associated IRL method. Critically, our method can infer rewards from different yet structurally similar tasks without prior knowledge about underlying contexts or modifying the MFG model itself. Our experiments, conducted on simulated scenarios and a real-world spatial taxi-ride pricing problem, demonstrate the superiority of our approach over state-of-the-art IRL methods in MFGs.