Multi-Agent Inverse Reinforcement Learning for Identifying Pareto-Efficient Coordination -- A Distributionally Robust Approach

📄 arXiv: 2509.08956v1 📥 PDF

作者: Luke Snow, Vikram Krishnamurthy

分类: eess.SY, eess.SP

发布日期: 2025-09-10

💡 一句话要点

提出一种分布鲁棒的多智能体逆强化学习方法，用于识别帕累托有效协调行为

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

关键词: 多智能体系统 逆强化学习 帕累托效率 分布鲁棒优化 无人机协同

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在多智能体系统中，从噪声数据中准确识别帕累托有效协调行为，并重构智能体的效用函数。
  2. 论文提出一种分布鲁棒的逆强化学习方法，通过最小化最坏情况下的估计误差，实现对帕累托有效协调的检测。
  3. 通过无人机协调检测的案例，验证了所提方法在噪声环境下检测帕累托有效协调行为并重构效用函数的能力。

📝 摘要（中文）

本文研究多智能体逆强化学习(IRL)问题，旨在识别多智能体系统中的帕累托有效行为，并重构个体智能体的效用函数。受无人机(UAV)协调检测问题的驱动，本文探讨了如何构建一个统计检测器，用于检测多智能体系统中帕累托有效行为，尤其是在存在噪声测量的情况下。本文首先推导了多智能体系统动态数据集与帕累托有效协调一致的充要条件，并提供了重构与系统动态一致的效用函数的算法。然后，本文推导了一个最优统计检测器，用于从含噪声的系统测量中确定帕累托有效协调，该检测器最小化了I类统计检测误差。此外，本文还提供了一种效用估计算法，该算法最小化了以经验观测为中心的统计模糊集上的最坏情况估计误差；这种min-max解决方案实现了分布鲁棒的IRL，这在对抗性战略交互中至关重要。最后，本文通过一个详细的例子说明了这些结果，该例子涉及在雷达记录的噪声测量下检测多个无人机之间的帕累托有效协调，并以分布鲁棒的方式重构无人机的效用函数。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多智能体逆强化学习中，如何从含有噪声的观测数据中识别帕累托有效协调行为，并准确重构每个智能体的效用函数。现有方法在处理噪声数据时，鲁棒性较差，容易受到对抗性策略的影响，导致效用函数估计不准确。

核心思路：论文的核心思路是采用分布鲁棒优化方法，通过构建一个以经验观测为中心的统计模糊集，并最小化该模糊集上的最坏情况估计误差，从而实现对噪声和对抗性策略的鲁棒性。这种方法能够保证在最不利的噪声分布下，也能获得较好的效用函数估计结果。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 推导多智能体系统动态数据集与帕累托有效协调一致的充要条件；2) 设计最优统计检测器，用于从噪声测量中检测帕累托有效协调；3) 提出分布鲁棒的效用估计算法，最小化最坏情况下的估计误差。该框架首先确定帕累托有效性的理论基础，然后设计检测器进行初步判断，最后通过分布鲁棒优化方法进行精确的效用函数估计。

关键创新：论文的关键创新在于将分布鲁棒优化引入多智能体逆强化学习，提出了一种分布鲁棒的效用估计算法。与传统的逆强化学习方法相比，该方法能够有效应对噪声和对抗性策略的影响，提高效用函数估计的准确性和鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 统计模糊集的构建方式，该模糊集以经验观测为中心，并根据噪声水平进行调整；2) 最坏情况估计误差的定义，论文采用min-max优化方法，最小化模糊集上的最大估计误差；3) 最优统计检测器的设计，该检测器通过最小化I类统计检测误差，提高帕累托有效协调的检测准确率。

📊 实验亮点

论文通过无人机协调检测的案例，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在噪声环境下准确检测帕累托有效协调行为，并以分布鲁棒的方式重构无人机的效用函数。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机集群协同、交通流量优化、资源分配等领域。通过识别智能体间的帕累托有效协调行为，可以优化系统性能，提高资源利用率，并实现更高效的决策。例如，在无人机集群协同中，可以利用该方法检测无人机是否按照最优策略进行协作，并根据实际情况调整策略，提高任务完成效率。

📄 摘要（原文）

Multi-agent inverse reinforcement learning (IRL) aims to identify Pareto-efficient behavior in a multi-agent system, and reconstruct utility functions of the individual agents. Motivated by the problem of detecting UAV coordination, how can we construct a statistical detector for Pareto-efficient behavior given noisy measurements of the decisions of a multi-agent system? This paper approaches this IRL problem by deriving necessary and sufficient conditions for a dataset of multi-agent system dynamics to be consistent with Pareto-efficient coordination, and providing algorithms for recovering utility functions which are consistent with the system dynamics. We derive an optimal statistical detector for determining Pareto-efficient coordination from noisy system measurements, which minimizes Type-I statistical detection error. Then, we provide a utility estimation algorithm which minimizes the worst-case estimation error over a statistical ambiguity set centered at empirical observations; this min-max solution achieves distributionally robust IRL, which is crucial in adversarial strategic interactions. We illustrate these results in a detailed example for detecting Pareto-efficient coordination among multiple UAVs given noisy measurement recorded at a radar. We then reconstruct the utility functions of the UAVs in a distributionally robust sense.