普林斯顿博士论文提出多项具有理论保障的原则化强化学习算法，解决多智能体、部分可观测及函数逼近难题。
原文标题：【普林斯顿博士论文】迈向原则化的强化学习
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
强化学习（RL）作为序贯决策的核心范式，已在多个领域取得突破。这篇普林斯顿博士论文致力于提出一系列具有理论保障的原则化强化学习算法，旨在解决当前RL面临的复杂挑战。
论文首先深入探讨了多智能体强化学习（MARL），在马尔可夫博弈框架下，为多智能体交互构建了整套样本高效的算法，尤其擅长处理需要广泛探索的环境。这些算法能够为多种均衡解的学习提供有效支持。其次，针对传统上被认为难以求解的部分可观测强化学习（PORL）问题，论文提出了一个简单实用的“可观测条件”。在此条件下，包括部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）和部分可观测马尔可夫博弈（POMG）在内的一大类丰富模型，都能实现样本高效的可解性，颠覆了传统认知。最后，该论文将目光转向当前处理大规模状态-动作空间决策任务最广泛采用的函数逼近方法。作者提出了两个通用且简洁的算法，巧妙地将经典的拟合Q迭代（Fitted Q-Iteration）与最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）相结合，并引入“面对不确定性的乐观性”原则，从而优雅地解决了绝大多数函数逼近场景下的强化学习问题。
论文首先深入探讨了多智能体强化学习（MARL），在马尔可夫博弈框架下，为多智能体交互构建了整套样本高效的算法，尤其擅长处理需要广泛探索的环境。这些算法能够为多种均衡解的学习提供有效支持。其次，针对传统上被认为难以求解的部分可观测强化学习（PORL）问题，论文提出了一个简单实用的“可观测条件”。在此条件下，包括部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）和部分可观测马尔可夫博弈（POMG）在内的一大类丰富模型，都能实现样本高效的可解性，颠覆了传统认知。最后，该论文将目光转向当前处理大规模状态-动作空间决策任务最广泛采用的函数逼近方法。作者提出了两个通用且简洁的算法，巧妙地将经典的拟合Q迭代（Fitted Q-Iteration）与最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）相结合，并引入“面对不确定性的乐观性”原则，从而优雅地解决了绝大多数函数逼近场景下的强化学习问题。
怜星夜思：
1、文章里提到，在多智能体强化学习中，这篇论文构建了一套算法来学习马尔可夫博弈中“各种类型的均衡解”。有没有朋友可以简单科普一下，这些“均衡解”具体是指什么？为什么找到它们对于多智能体系统很重要呢？
2、论文提到，克服了传统认为“部分可观测强化学习本质上不可求解”的观点，并识别了一个“可观测条件”使其变得可解。这个“可观测条件”在实际应用中大概会是什么样的？这对强化学习的应用前景意味着什么？
3、文章结尾提到了算法中结合了“面对不确定性的乐观性”原则。这个原则具体是指什么？它为什么在强化学习，特别是大规模状态-动作空间中如此重要呢？
2、论文提到，克服了传统认为“部分可观测强化学习本质上不可求解”的观点，并识别了一个“可观测条件”使其变得可解。这个“可观测条件”在实际应用中大概会是什么样的？这对强化学习的应用前景意味着什么？
3、文章结尾提到了算法中结合了“面对不确定性的乐观性”原则。这个原则具体是指什么？它为什么在强化学习，特别是大规模状态-动作空间中如此重要呢？
原文内容
来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟在本论文中，我们提出了若干具有理论保障的原则化强化学习算法。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种主要的学习范式，专用于求解序贯决策问题，已在多个领域取得突破性进展，从围棋博弈到核聚变控制，再到使大型语言模型对齐人类意图。在本论文中，我们提出了若干具有理论保障的原则化强化学习算法。
首先，我们研究多智能体强化学习（multi-agent RL），即多个决策者在马尔可夫（随机）博弈的标准框架下进行交互，每个智能体可能拥有不同的奖励函数。我们为学习马尔可夫博弈中各种类型的均衡解构建了一整套具备样本效率的算法，尤其适用于需要探索的环境。
其次，我们考虑部分可观测强化学习（partially observable RL），即决策者对系统状态的信息不完备。与传统观点认为部分可观测强化学习本质上不可求解不同，我们识别出一个简单且实用的条件——可观测条件（observable condition），在该条件下，一类丰富的部分可观测模型可以在样本效率上实现可解性。这些模型包括部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）、部分可观测马尔可夫博弈（POMG），以及预测状态表示（predictive state representations）。
最后，我们转向函数逼近下的强化学习，这是当前解决大规模状态-动作空间决策任务最广泛使用的方法论。我们提出了两个简单且通用的算法，分别将经典的拟合Q迭代（Fitted Q-Iteration）与最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）结合“面对不确定性的乐观性”原则，从而优雅地统一解决了大多数函数逼近场景中的强化学习问题。
