Mix-ME：提升多智能体学习质量多样性，超越单智能体基线

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Mix-ME算法通过混合不同智能体团队，提升多智能体学习的质量多样性，在部分可观察任务中超越单智能体基线。

原文标题：【NeurIPS 2023】Mix-ME:多智能体学习的质量多样性

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

在实际应用中，例如自适应机器人技术，单一最优解往往无法满足复杂多变的需求。我们需要的是一组多样化的优质方案以应对不同的环境和挑战。质量多样性(QD)方法致力于发现一系列高性能且各具特色的解决方案，并在机器人技术等领域取得了成功，例如用于发现适应损伤的行走控制器。

然而，现有QD方法大多关注单智能体场景，而许多实际任务都涉及多个智能体协作。本文介绍了Mix-ME，一种基于MAP-Elites算法的多智能体QD方法。Mix-ME通过混合不同团队的智能体，类似于交叉操作，生成新的解决方案。

在部分可观察的连续控制任务评估中，Mix-ME生成的多智能体方案不仅能与单智能体基线竞争，甚至常常在部分可观察的多智能体环境中表现更优。

怜星夜思：

1、Mix-ME 中提到的“类似交叉的操作符”具体是如何实现的？能否举例说明在实际应用中如何混合不同团队的智能体？
2、文章提到Mix-ME在部分可观察的连续控制任务中表现出色。这种优势在哪些具体的应用场景中会更明显？
3、相比于其他的多智能体学习方法，Mix-ME 的主要创新点和局限性在哪里？

原文内容

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        来源：专知
本文为论文介绍，建议阅读5分钟

        我们的评估显示，通过Mix-ME获得的这些多代理版本不仅能与单代理基线竞争，而且在部分可观察的多代理设置下常常胜过它们。

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在许多实际系统中，例如自适应机器人技术，实现单一、优化的解决方案可能是不够的。相反，为适应各种不同的环境和要求，通常需要一组多样化的高性能解决方案。这就是质量-多样性(QD)的领域，其目标是发现一系列高性能的解决方案，每一个都有它们自己独特的特性。近期，QD方法在很多领域都取得了成功，包括机器人技术，在这个领域，它们被用来发现能适应损伤的行走控制器。然而，大多数现有的工作都集中在单一代理设置上，尽管许多感兴趣的任务都是多代理的。为此，我们介绍了Mix-ME，这是一种新的多代理版本的受欢迎的MAP-Elites算法，它通过混合来自不同团队的代理来形成新的解决方案，使用类似交叉的操作符。我们评估了在部分可观察的连续控制任务上提出的方法。我们的评估显示，通过Mix-ME获得的这些多代理版本不仅能与单代理基线竞争，而且在部分可观察的多代理设置下常常胜过它们。
https://www.zhuanzhi.ai/paper/4dbb429879c9dec7094a6f1bce498ca9

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举个例子，假设有两个精英团队，一个擅长探索，一个擅长利用已知资源。Mix-ME可以将探索团队中负责环境感知的智能体模块与利用团队中负责资源分配的智能体模块结合起来，创建一个新的智能体，它既能有效探索新区域，又能高效利用资源。

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交叉操作的实现方式可能有很多种，论文中没有详细说明具体的实现细节。这可能需要查阅相关的参考文献或代码实现才能更深入地理解。不过，这种“混合”不同团队智能体的思想很有启发性，它提供了一种有效探索多智能体解空间的方法。

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无人机集群协同搜索救援就是一个很好的例子。每个无人机只能观察到有限的区域，通过 Mix-ME，可以将擅长不同搜索策略的无人机能力结合起来，提高整体搜索效率。

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在一些需要多智能体协作，但通信带宽有限或存在延迟的情况下，部分可观察性尤为突出。比如，深空探测中多个探测器协同工作，Mix-ME 的优势就可能体现出来。

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局限性可能在于“交叉”操作的具体实现方式和参数选择。如何有效地混合不同团队的智能体，避免负面影响，可能需要更深入的研究和实验。此外，Mix-ME 的计算复杂度也可能较高，需要更多的计算资源。

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部分可观察的场景在现实世界中很常见，例如，机器人足球比赛中，每个机器人球员都只能观察到球场的一部分，Mix-ME 通过混合不同智能体团队，可以结合不同视角的信息，从而在部分可观察的情况下做出更优的决策。

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我觉得另一个局限性可能是如何定义和衡量智能体团队的“多样性”。不同的任务和场景可能需要不同的多样性指标。这方面也需要更多的研究来探索。

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关于“类似交叉的操作符”，论文中提到的Mix-ME算法是基于MAP-Elites算法的。它通过混合不同“精英”团队中的智能体来创造新的个体，这个过程类似于遗传算法中的交叉操作。简单来说，可以将不同团队智能体的策略（例如神经网络的权重）进行部分交换或组合，从而产生新的策略。具体如何实现“交叉”取决于智能体策略的表示方式。例如，如果是神经网络，可以交换部分层的权重或进行加权平均。

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Mix-ME 的主要创新点在于将 QD 算法应用于多智能体学习，并提出了类似“交叉”的操作符来混合不同团队的智能体，从而生成更具多样性的解决方案。这对于探索多智能体解空间，并发现更优的协作策略具有重要意义。