NashDreamer: Model-Based Reinforcement Learning for Zero-Sum Imperfect-Information Games

📄 arXiv: 2609.01549v1 📥 PDF

作者: Tomáš Holeček, Viliam Lisý

分类: cs.LG

发布日期: 2026-09-01

💡 一句话要点

提出NashDreamer以解决零和不完全信息博弈中的模型学习问题

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

关键词: 模型基础强化学习 不完全信息博弈 多代理系统 纳什均衡 样本效率 策略梯度算法 中心化模型学习

📋 核心要点

  1. 现有的模型基础强化学习在多代理竞争环境中面临对手引起的非平稳性和去中心化学习的可识别性障碍，限制了其应用。
  2. 论文提出NashDreamer框架，通过中心化的多代理递归状态空间模型解耦环境动态与玩家策略的影响，解决了不完全信息博弈中的学习问题。
  3. 实验证明，NashDreamer在四个基准游戏中显著提高了样本效率，相较于无模型基线在训练早期表现更佳。

📝 摘要（中文）

模型基础强化学习（MBRL）在单一代理领域取得了显著成果，但在竞争性不完全信息博弈（IIGs）中的扩展仍然未被充分探索。在多代理设置中，来自对手的非平稳性使学习过程复杂化，而去中心化模型学习面临严重的可识别性障碍，因此我们认为中心化模型学习是数学上的必要条件。基于此分析，我们提出了NashDreamer，一个针对两人零和IIGs的原则性MBRL框架。它引入了中心化的多代理递归状态空间模型（MARSSM），将环境动态与玩家策略对其个体观察的影响解耦。NashDreamer旨在使用任意策略梯度算法，并在理想化模型下继承其收敛到纳什均衡的保证。通过在四个基准游戏中的实证评估，NashDreamer显著提高了训练初期的样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在零和不完全信息博弈中，模型基础强化学习的应用受限于对手引起的非平稳性和去中心化学习的可识别性障碍的问题。现有方法在多代理环境中难以有效学习。

核心思路：NashDreamer框架通过引入中心化的多代理递归状态空间模型（MARSSM），将环境动态与玩家策略的影响解耦，从而简化学习过程并提高学习效率。

技术框架：NashDreamer的整体架构包括中心化的模型学习模块，策略梯度算法模块，以及用于优化和收敛到纳什均衡的机制。该框架允许灵活使用不同的策略梯度算法。

关键创新：NashDreamer的核心创新在于其中心化的MARSSM设计，使得模型能够有效处理多代理环境中的非平稳性问题，与传统去中心化学习方法相比，显著提高了学习效率和稳定性。

关键设计：在设计中，NashDreamer采用了特定的损失函数以优化模型性能，并通过递归结构增强了对环境动态的建模能力，确保了策略的收敛性和有效性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个基准游戏的实证评估中，NashDreamer在训练早期的样本效率显著提高，相较于无模型基线，表现出更快的收敛速度和更高的策略质量，展示了其在不完全信息博弈中的有效性。

🎯 应用场景

NashDreamer的研究成果在多种竞争性环境中具有广泛的应用潜力，包括博弈论、经济学、机器人对抗训练等领域。其中心化模型学习方法能够为复杂决策问题提供更高效的解决方案，推动相关领域的研究与应用发展。

📄 摘要（原文）

Model-based reinforcement learning (MBRL) has achieved remarkable results in single-agent domains, yet its extension to competitive imperfect information games (IIGs) remains underexplored. In multi-agent settings, opponent-induced non-stationarity complicates the learning process, and decentralized model learning faces severe identifiability barriers, which we argue make centralized model learning a mathematical necessity. Building on this analysis, we propose NashDreamer, a principled MBRL framework for two-player zero-sum IIGs. It introduces a centralized Multi-Agent Recurrent State-Space Model (MARSSM) that decouples environment dynamics from the effect of players' strategies on their individual observations. NashDreamer is designed to use arbitrary policy gradient algorithms and inherits their convergence guarantees towards Nash equilibria under an idealized model. Empirical evaluations across four benchmark games demonstrate that NashDreamer substantially improves sample efficiency over model-free baselines early in the training. Finally, we theoretically analyze the architecture's optimization landscape, identifying the vulnerability of the Dreamer family of algorithms to posterior collapse in stochastic environments. We leave it as an open challenge.