强化学习 | COMA

本文首发于：行者AI

在多agent的强化学习算法中，前面我们讲了QMIX，其实VDN是QMIX的一个特例，当求导都为1的时候，QMIX就变成了VDN。QTRAN也是一种关于值分解的问题，在实际的问题中QTRAN效果没有QMIX效果好，主要是QTRAN的约束条件太过于松散，导致实际没有理论效果好。但是QTRAN有两个版本，QTRAN_BASE和QTRAN_ALT，第二版本效果比第一要好，在大部分实际问题中和QMIX的效果差不多。

上述的算法都是关于值分解的，每个agent的回报都是一样的。如果在一局王者荣耀的游戏中，我方大顺风，我方一名角色去1打5，导致阵亡，然后我方4打5，由于我方处于大优势，我方团灭对方，我方所有的agent都获得正的奖励。开始去1打5的agnet也获得了一个正的奖励，显然他的行为是不能获得正的奖励。就出现了“吃大锅饭”的情况，置信度分配不均。

COMA算法就解决了这种问题，利用反事实基线来解决置信度分配的问题。COMA是一种“非中心化”的策略控制系统。

1. Actor-Critic

COMA主要采样了Actor-Critic的主要思想，一种基于策略搜索的方法，中心式评价，边缘式决策。

2. COMA

COMA主要使用反事实基线来解决置信分配问题。在协作智能体的系统中，判断一个智能体执行一个动作的的贡献有多少，智能体选取一个动作成为默认动作（以一种特殊的方式确认默认动作），分别执行较默认动作和当前执行的动作，比较出这两个动作的优劣性。这种方式需要模拟一次默认动作进行评估，显然这种方式增加了问题的复杂性。在COMA中并没有设置默认动作，就不用额外模拟这基线，直接采用当前策略计算智能体的边缘分布来计算这个基线。COMA采用这种方式大大减少了计算量。

基线的计算：