AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
71/100 第八週：📌 多智慧體與競合學習
71.多智慧體強化學習（MARL）是什麼？🧑🤝🧑 讓 AI 學會合作與競爭！
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🎯 單元導讀：
現實世界中，我們很少看到「單人遊戲」：
• 🧍♂️ 自駕車要和其他車輛「協調」並「競爭」
• 🎮 電玩遊戲中有隊友（合作）也有敵人（對抗）
• 🧑🏫 教師與學生、公司與對手，本質上都涉及多方決策互動
這就需要多智慧體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL），讓多個 AI 同時學習、互動與演化。
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🧠 一、什麼是 MARL？
MARL 指的是多個 agent 同時在同一環境中學習、互動與適應，每個 agent 都具有自己的策略與目標。
根據任務設定，可以分為：
🤝 合作型（Cooperative） 多個 agent 為共同目標努力 足球、隊伍探索任務
⚔️ 競爭型（Competitive） Agent 之間目標相衝突，彼此競爭 對戰遊戲、股票交易
🧩 混合型（Mixed） 有合作也有對抗 多人團隊對抗賽、物流市場競標
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📦 二、MARL 環境特徵與挑戰
在多智慧體強化學習（Multi-Agent RL）中，面臨數個典型挑戰。由於 多觀點 (Partial Observability)，每個 agent 通常只能觀察到自身有限的局部資訊，無法掌握全局狀態；再加上 非平穩性 (Non-stationarity)，當其他 agent 持續更新策略時，整個環境隨時在變動，讓學習成為移動目標 (moving target)。此外，還牽涉到 信任與博弈關係：是否選擇合作、對方是否可能背叛，形成策略上的博弈考量。最後，通訊與協作困難 也是挑戰之一，agent 之間能否有效通訊、是否共用模型參數、以及通訊是否造成額外干擾，這些都大幅增加學習設計的複雜度。
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🛠 三、常見的 MARL 架構與演算法
多智慧體強化學習架構整理
• ✅ Independent Learner
o 說明：每個 agent 把其他 agent 視為環境的一部分，獨立進行學習。
o 代表演算法：Independent Q-Learning（獨立式 Q 學習）
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• ✅ Centralized Training, Decentralized Execution（CTDE）
o 說明：訓練時可共用全局資訊進行協調學習，但執行時各 agent 仍獨立決策，具備實務可行性。
o 代表演算法：
• MADDPG（多智能體深度確定性策略梯度）
• QMIX（混合價值分解架構）
• COMA（反事後信用分配 Actor-Critic）
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• ✅ Joint Action Learning
o 說明：多個 agent 共享策略網路或直接在聯合行動空間中學習整體最佳行為。
o 代表演算法：Joint Policy Search（聯合策略搜尋）
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🔍 四、代表性演算法介紹
🧪 MADDPG（Multi-Agent DDPG，多智能體深度確定性策略梯度）
• 基於 DDPG + CTDE 架構
• Critic 可以觀察所有 agent 的狀態與行動
• Actor 在測試時只看自己的觀測 → 避免過度耦合
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🧪 QMIX（混合價值分解架構）
• 適用於離散動作空間
• 把多個 Q 值混合成一個總值來訓練 → 適用合作型環境
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🧪 COMA（Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients，反事後多智能體策略梯度）
• 適合處理 credit assignment（如何判定哪個 agent 對成功有貢獻）
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🎮 五、生活應用場景舉例
實際任務 MARL 架構
🚗 多輛自駕車協調通過十字路口 混合型、CTDE
🤖 機器人群體完成倉儲物流搬運 合作型、Joint Policy
🎮 多人對戰遊戲訓練 AI 隊伍 競爭型、MADDPG
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🧩 六、挑戰與反思任務
1️⃣ 如果每個 agent 都在不斷改變策略，會怎樣影響學習穩定性？
👉 當每個 agent 不斷更新策略時，對其他 agent 來說，環境的行為模式也在不斷改變，形成所謂的 非平穩性 (Non-stationarity) 問題。這會讓學習演算法的收斂變得困難，因為剛學到的行為可能很快又變成無效，需要額外的穩定機制（如：緩慢更新、集中訓練等）來降低動態變化對學習的干擾。
2️⃣ 你會如何設計 agent 之間的資訊共享機制？是完全公開還是私密策略？
👉 設計資訊共享機制需依任務性質權衡：
完全公開（例如 CTDE 架構）可提升訓練效率、促進協作，但可能過度耦合，降低泛化能力。
私密策略（如 Independent Learner）較具靈活性，泛化性好，但訓練效率較低，容易互相干擾。
可考慮設計 部分共享（如共享觀測但保留部分私有策略），平衡協作效率與自主學習。
3️⃣ 假設你要設計一個隊伍 AI，在多人線上遊戲中合作對抗敵方，你會選擇哪種 MARL 架構與演算法？為什麼？
👉 多人線上遊戲強調團隊合作與即時決策，建議使用 CTDE 架構，如 QMIX 或 MADDPG：
訓練時共享全局資訊，提升團隊協作學習效果；
測試時每個 agent 仍能獨立決策，保留靈活性；
QMIX 特別適合完全合作型團隊任務，而 MADDPG 則適合有部分對抗或競爭存在的場景。
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✅ 七、小結與啟示：
• MARL 是通往真實世界 AI 決策的必經之路
• 合作、對抗與博弈關係讓學習問題變得更複雜也更真實
• 關鍵技術：穩定學習、資訊共享、策略分工與 Credit Assignment
• 當 AI 能處理多 agent 動態互動，就真正具備「社會智慧」
