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》
76/100 第八週：📌 多智慧體與競合學習
76.COMA（Counterfactual Multi-Agent）演算法 💥 推估團體貢獻！
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🎯 單元目標：
在多智慧體強化學習中，若每個行動都影響整體結果，我們如何正確分配「誰對成功有貢獻」？
這就是「信用分配問題（Credit Assignment Problem）」。
COMA 是專為**集中訓練、分散執行（CTDE）**架構設計的解法，能有效地回答：
👉 「若某個 agent 沒有這樣做，整體結果會變好還是變壞？」
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💡 一、COMA 是什麼？
Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients（簡稱 COMA）是由牛津大學 Shimon Whiteson 教授團隊的 Jakob N. Foerster 等人在 2018 年 NeurIPS 論文提出的演算法，用來：
• 解決多智慧體中「個體貢獻不明」的困境
• 結合集中訓練 + 分散執行架構
• 使用「反事實基準值（Counterfactual Baseline）」來估計每個 agent 的真實貢獻
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🧠 二、為何需要 COMA？
在多智慧體環境中，所有 agent 合作導致某一結果，但：
• 如果任務成功了，怎麼知道是哪一個 agent 幫最多？
• 如果任務失敗了，錯在誰？
這些都是信用分配問題的核心。
而 COMA 正是透過「反事實推估」來回答這個問題：
❓ 若某個 agent 在當下採取其他行動，團隊結果會變更好嗎？
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🔧 三、COMA 架構與運作流程
✔ CTDE：Centralized Training with Decentralized Execution
階段 說明
🎓 訓練階段 使用全局資訊（如所有 agent 的觀測與行動）更新政策
🧭 執行階段 每個 agent 僅依據自身觀測進行動作選擇
✔ COMA 核心元素：
1. Actor（每個 agent）
o 輸出自己當前狀態下的行動機率
2. Centralized Critic（集中評論者）
o 獲得所有 agent 的狀態與行為資訊
o 幫助計算每個 agent 的「反事實優勢值（Advantage）」
3. Counterfactual Advantage：
A_i(s, a_i) = Q(s, a_1, ..., a_i, ..., a_n)
- SUM_over_a_i' [ π_i(a_i' | s_i) * Q(s, a_1, ..., a_i', ..., a_n) ]
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在 COMA 中，A_i(s, a_i) 代表：
在當前全局狀態 s 下，agent i 採取行動 a_i，相較於它若採取其他可能行動時，對整體團隊表現所帶來的貢獻差異。
公式的前項 Q(s, a_1, ..., a_i, ..., a_n) 是實際當下所有 agent 採取當前動作組合時的總 Q 值。
後項則是將 a_i 替換成所有可能的其他行動 a_i'，依照當前策略 π_i(a_i' | s_i) 的機率分布，計算加權平均所得的期望 Q 值，作為反事實基準值 (baseline)。
透過這種「假設 agent i 沒有採取當前行動，而改做其他動作時會發生什麼」的反事實推估，COMA 有效解決了多智能體學習中的 credit assignment 問題，讓系統能公平且穩定地判斷每個 agent 對整體成果的實質貢獻。
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🧪 四、COMA 的應用案例
任務類型 COMA 效果
🛰️ 多機器人編隊 明確區分哪一個機器人對目標追蹤最有幫助
🎮 遊戲團隊作戰 幫助 AI 分辨誰做了正確決策
🤖 工廠自動化 精確回饋哪一條生產線或操作員最有效率
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🆚 五、COMA vs QMIX vs IQL
• IQL (Independent Q-Learning，獨立式 Q 學習)
o 特點：每個 agent 各自學習
o 優缺點：易不穩定，無法考慮團隊互動
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• QMIX (混合價值分解網路)
o 特點：利用混合網路合併 Q 值
o 優缺點：適合 value-based 方法
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• COMA (Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients，反事後多智能體策略梯度)
o 特點：利用反事實估值進行政策梯度學習
o 優缺點：適合 policy-based，精準解釋個體貢獻
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✨ 小結：
• COMA 解決了多智慧體中最難的「誰該得獎勵？」問題
• 它用反事實推論來計算貢獻，幫助更公平且高效地訓練 agent
• 是強化學習多智慧體策略學習的重要里程碑
