AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部：《深度學習 —— 神經網路的革命》
88/100 第九週：📌 深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）🎮
88.多代理人學習（Multi-Agent RL）🤝 團隊合作也能學！
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🎯 單元導讀：
現實世界中的智慧行為，往往不是單一個體在行動，而是多個智慧體（Agents）彼此互動、協作甚至競爭：
🕹 多人遊戲對戰
🚗 自駕車交通協調
🤖 機器人團隊任務分工
📦 多機械臂協同搬運
本課帶你認識：
✅ Multi-Agent RL 的架構與挑戰
✅ 合作 vs 競爭場景的訓練方法
✅ 實務應用與演算法代表
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🧠 一、什麼是多代理人強化學習（MARL）？
Multi-Agent Reinforcement Learning = 多個 Agent 同時與環境互動、學習並相互影響策略。
每個 Agent 都有自己的觀察、策略、回饋，也可能：
• 相互協作 🤝（如團隊合作）
• 相互競爭 🥊（如博弈對抗）
• 混合關係 🔄（如多人遊戲）
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📦 二、多代理強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）
🧭 定義擴展自 MDP（馬可夫決策過程） → Markov Games 或 Stochastic Games
元素 多代理人版本說明
狀態 s 整體環境狀態，可被部分或全部觀察
動作 ai
每個 Agent i 的獨立動作
策略 πi
每個 Agent 的行動策略
獎勵 ri
每個 Agent 根據行動與環境變化獲得的獨立回報
環境轉移 根據所有 Agent 的行動共同影響下一狀態 s′
上面是對傳統 MDP（馬可夫決策過程）的擴展，稱為 Markov Game 或 Stochastic Game，用來描述多個智慧體(Agent)在共享環境中交互決策的情境。其核心架構如下：
在 MARL 中，整體環境的狀態 s 可被多個代理人部分或完全觀察，每個代理人 i根據自身策略 πi選擇動作 ai，而這些動作組合 a=(a1,a2,...,an) 會共同影響環境的狀態轉移 s→s′。每位代理人根據其行為與整體環境的反應，分別獲得獨立的回饋 ri。
整體學習過程考驗的是如何在合作、競爭或混合型互動中學習出穩定而有效的策略組合。這種架構廣泛應用於資源分配、交通協調、博弈策略、機器人群體協作等複雜任務。
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🔄 三、主要場景類型
在多代理強化學習（MARL）中，根據代理人之間的互動關係，主要可分為三種場景類型：
1️⃣ 🤝 合作協同（Cooperative）：
所有代理人共享目標與獎勵，彼此合作以達成整體最優行動，例如多人搬運重物或進行大規模搜尋與救援任務。在此場景中，重點在於協調與資訊共享，使整體表現最大化。
2️⃣ 🥊 對抗競爭（Competitive）：
代理人目標相互衝突，經常處於零和或博弈關係，例如對戰遊戲或圍棋對弈。每位代理人都試圖最大化自己的利益，同時壓制對手，策略需兼顧防禦與進攻。
3️⃣ 🔄 混合型（Mixed）：
代理人間存在合作與競爭的混合關係，例如多人足球遊戲中的隊內合作與對手競爭，或交通網中車輛需要互相讓行卻也要爭取最短通行時間。這類場景下的策略需靈活調整，平衡合作與自利行為。
💡這三種場景反映了現實世界中人類社會、經濟與工程系統中常見的互動模式，也是設計多智能體系統時必須面對的核心挑戰。
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⚙️ 四、主要挑戰與困難
挑戰問題 原因與說明
✅ 策略相互依賴 其他 Agent 策略變動會改變環境動態 → 導致環境不穩定
✅ 信號稀疏/延遲 團隊成就難分配至個體行為（Credit Assignment Problem）
✅ 規模爆炸 Agent 數量一多，策略空間與狀態空間指數級膨脹
✅ 通訊限制 有些場景 Agent 間不能即時同步資訊
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🧪 五、代表演算法分類與舉例
在多代理強化學習（MARL）中，根據訓練方式與架構設計，可以將常見方法分為以下幾類，每類方法對應不同場景與優勢：
1️⃣ 集中式訓練 + 分散執行（CTDE）：代表演算法如 MADDPG（Multi-Agent DDPG）與 QMIX。這類方法在訓練階段可使用全局資訊（如所有代理的狀態與動作），提升策略學習效果；但在執行階段，各代理僅依賴自身的觀察，實現分散自主決策，適合現實中無法全知的情境。
2️⃣ 博弈論方法：如 Minimax-Q 與 Foe-Q，基於博弈理論推導，在策略更新中考量對手的最壞情況，適用於高度競爭或零和環境，強調策略的穩健性與對抗性。
3️⃣ 模仿學習與自我對弈（Self-play）：如 AlphaGo 採用的自我對弈與 Population-based 策略，透過與自身或多個歷史對手互打，持續提升策略強度與適應性，特別適用於對戰遊戲與策略博弈。
4️⃣ 共享網路架構（Parameter Sharing）：適用於對稱任務（如多台相同型號機器人協作），所有代理共用相同網路參數，大幅提高學習效率與穩定性，同時保留動作決策的個體差異性。
🔎 總結來說，這些分類有助於針對任務特性選擇最合適的 MARL 架構，從而在合作、競爭或混合場景中有效提升多代理系統的智能與效能。
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🎮 六、實際應用場景
✅ MARL 應用領域與實例
- 🎮 遊戲 AI：Dota2、StarCraft II、多人 FPS 對戰
- 🚗 自駕交通：多車交匯、協同讓道、交通信號學習
- 🏭 智慧工廠：多機械手臂協同搬運、排程優化
- 🤖 機器人群體：無人機編隊、地面群機合作搜尋
- 💰 金融決策：多代理人資金管理、資產配置博弈
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📚 七、小結與啟示
✅ MARL 模擬現實世界中多智慧體的互動本質
✅ 核心困難在於「非定靜環境 + 彼此影響 + 獎勵歸因」
✅ 集中訓練 + 分散執行是主流框架，易落實於實際部署
✅ 未來應用涵蓋智慧交通、群體機器人、虛擬團隊協作等關鍵場景
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💬 問題挑戰與思考：
1️⃣ 若所有 Agent 共用策略（Parameter Sharing），會有哪些潛在優勢與風險？
📌 優勢：
• ✅ 效率高：只需訓練一組網路，顯著降低參數量與計算負擔。
• ✅ 泛化強：共用策略可學到更具代表性的行為模式，提升在類似情境下的穩定性。
• ✅ 訓練穩定：參數共享降低學習的非平穩性，避免策略間的干擾。
• ✅ 適合對稱任務：如機器人群體、無人機群飛、模擬蟻群，所有 Agent 執行角色一致，能自然共享策略。
⚠️ 風險：
• ❌ 無法處理角色差異：若任務中 Agent 有不同功能或責任（如足球守門員 vs 前鋒），共享策略會壓抑個別表現。
• ❌ 策略碰撞（Strategy Clashing）：當多個 Agent 使用同樣策略時，可能出現動作重複或資源搶奪等衝突行為。
• ❌ 學習瓶頸：如果某些 Agent 經驗較少或環境位置特殊，會因共享策略而學不到適當行為。
💡 解法：可透過 觀察資訊嵌入自身身份（agent ID） 或 搭配注意力機制，讓共用策略仍能個別化表現。
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2️⃣ 為什麼在競爭場景中，自我對弈（Self-play）能成為強大訓練方式？
🎯 核心原因：環境難度會自我提升，形成遞進學習曲線。
自我對弈（Self-play）是一種演化式訓練方法，讓代理人持續與歷史版本（或鏡像自己）對戰。這在競爭環境中帶來幾項關鍵優勢：
• ✅ 無需外部資料：從零開始即可發展強策略，減少對人類資料依賴（如 AlphaGo Zero）。
• ✅ 動態難度調整：對手實力隨訓練提升，自然構建「課程學習（Curriculum Learning）」。
• ✅ 避免過擬合：面對多樣化歷史對手，有助學到更具泛化能力的策略。
• ✅ 適應對手變化：模擬真實世界中對手多變的情況，提高策略韌性。
📌 延伸：結合「Population-Based Training」可讓不同策略族群互相競爭與合作，促進策略多樣性與創新性。
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3️⃣ MARL 如何解決 Credit Assignment 問題？是否有結合注意力機制的可能性？
📌 Credit Assignment 問題是指：當多個代理一起造成某個結果時，難以判定哪個 Agent 應負責多少貢獻或錯誤。
💡 常見解法：
• Difference Reward (D_i)：計算「拿掉 Agent i 後的系統表現差異」，推估其貢獻。
• Counterfactual Multi-Agent Policy Gradient（COMA）：在 Actor-Critic 架構下，使用反事實基準來估計每個 Agent 的個別貢獻。
• Value Decomposition（如 QMIX）：將總價值函數拆解為個別 Agent 的子價值，實現分攤與歸因。
📌 結合注意力機制的發展方向：
• ✅ MAAC（Multi-Agent Actor-Critic with Attention）：透過注意力機制學習哪些其他 Agent 的狀態對自己決策影響最大，提升 credit assignment 的解釋性與精確度。
• ✅ Graph Attention Networks（GAT）：在 Agent 之間建構互動圖，藉由注意力學習各 Agent 的貢獻與依賴度。
🎯 總結：
結合注意力機制能動態識別關鍵合作夥伴，有效解決 credit assignment 的模糊歸因問題，提升策略的可解釋性與效率，是 MARL 的重要研究趨勢。
