【MARL】深入理解多智能体近端策略优化（MAPPO）算法与调参

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【强化学习】（47）---《深入理解多智能体近端策略优化（MAPPO）算法与调参》

深入理解多智能体近端策略优化（MAPPO）算法与调参

[0 前言](#0 前言)

[1 MAPPO核心特点](#1 MAPPO核心特点)

[2 On-Policy 和 Off-Policy](#2 On-Policy 和 Off-Policy)

[2.1. On-Policy 算法](#2.1. On-Policy 算法)

[2.2 Off-Policy 算法](#2.2 Off-Policy 算法)

对比总结

形象比喻

[On-Policy 的小孩](#On-Policy 的小孩)

[Off-Policy 的小孩](#Off-Policy 的小孩)

它们的关键区别：

[3 MAPPO 是 On-Policy，如何学习历史经验？](#3 MAPPO 是 On-Policy，如何学习历史经验？)

[4 MAPPO 算法的调参建议](#4 MAPPO 算法的调参建议)

[[Python] On-Policy 和 Off-Policy 实现](#[Python] On-Policy 和 Off-Policy 实现)

[[Notice] 注意事项](#[Notice] 注意事项)

[5 总结](#5 总结)

0 前言

MAPPO 是一种多智能体强化学习 算法，基于单智能体的 PPO (Proximal Policy Optimization) 算法进行了扩展，专门设计用于解决多智能体协作和竞争环境中的决策问题。

如果对于MAPPO算法不了解，可以查看这篇文章（代码）：

【MADRL】多智能体近端策略优化（MAPPO）算法

1 MAPPO核心特点

集中价值网络（Centralized Critic）
- MAPPO 使用一个 centralized critic，将多个智能体的状态、动作信息整合在一起，用于计算价值函数。
- 政策（policy）仍然是每个智能体独立的（decentralized），适合分布式执行。
分布式执行与集中式学习
- 在训练时，所有智能体共享全局信息，进行集中式学习。
- 在执行时，每个智能体仅依赖自己的局部观察，保持分布式决策的能力。
对 PPO 的优化
- PPO 的核心是通过 clip range 限制策略更新的幅度，确保训练稳定。MAPPO 在多智能体环境中保留了这一优点。
- 针对多智能体场景，对网络结构、数据处理等进行了调整，优化了 PPO 在该场景下的性能。

2 On-Policy 和 Off-Policy

要想更好的理解MAPPO算法的原理机制，得先从On-Policy 和 Off-Policy 两种算法类型出发。在强化学习中，on-policy 和 off-policy 算法根据策略更新时是否依赖当前策略的经验来区分。

以下是两类算法的定义和常见算法列表：

2.1. On-Policy 算法

定义：

On-policy 算法依赖于当前策略生成的经验进行更新。
每次策略更新需要使用最新的采样数据，不能直接利用历史经验。
强调策略与数据分布的一致性。

常见的 On-Policy 算法

Policy Gradient (PG)
- 基本策略梯度方法。
Trust Region Policy Optimization (TRPO)
- 提高策略更新的稳定性，限制更新幅度。
Proximal Policy Optimization (PPO)
- TRPO 的改进版本，具有更简单的实现。
- 两种变体：clip-PPO 和 adaptive KL-PPO。
Actor-Critic 系列
- A2C (Advantage Actor-Critic)：同步更新的 Actor-Critic。
- A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)：异步更新版本。
MAPPO (Multi-Agent PPO)
- 专为多智能体场景设计的 PPO 变种。

优点

理论收敛性强。
更新稳定，适合复杂策略。

缺点

样本利用率低（每条数据通常只用一次）。
对环境交互的需求较高。

2.2 Off-Policy 算法

定义：

Off-policy 算法利用历史经验进行策略更新，数据采样可以来自不同策略。
借助经验回放（replay buffer）提高样本利用率。

常见的 Off-Policy 算法

Q-Learning 系列
- DQN (Deep Q-Network)：结合神经网络的 Q-learning。
- Double DQN：解决 DQN 过估计问题。
- Dueling DQN：分离状态价值和动作优势。
Deterministic Policy Gradient (DPG)
- 专为连续动作空间设计。
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
- DPG 的深度强化学习版本，结合 replay buffer 和目标网络。
Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
- DDPG 的改进版，缓解过估计问题。
Soft Actor-Critic (SAC)
- 基于最大熵的策略，适用于连续动作空间。
Q-Learning with Function Approximation
- Fitted Q 、Neural Fitted Q 等。

优点

样本利用率高（数据可多次利用）。
更适合数据采样成本高的任务（如真实机器人交互）。

缺点

更新的稳定性较差（需要经验回放和目标网络）。
训练复杂度较高。

对比总结

特性	On-Policy	Off-Policy
样本利用率	低（一次性使用）	高（可重复利用）
缓冲区	无长期缓冲区	使用 replay buffer
策略一致性	必须与当前策略一致	可利用任意策略生成的数据
学习效率	依赖高频环境交互	适合数据采样成本高的场景
收敛性	理论收敛性强	收敛性依赖数据分布
应用场景	实时决策、多智能体	复杂连续动作、高成本环境

形象比喻

on-policy有点像个调皮的小孩子，被打了/奖励了，当场就长记性的那种。而off-policy这种小孩子，被打了/奖励了，它还得回味下，这是一次偶然的惩罚还是这样做就是不好的，他还会去调皮的捣蛋，直到被打怕了（学习到了）。

On-Policy 的小孩

"被打了/奖励了，当场就长记性"
贴合 on-policy 的特点：
- on-policy 是即时性学习，完全依赖于当前策略的反馈进行调整。
- 它专注于当前的策略表现，而不会回头复盘过去的错误或奖励。
- 优点：即时调整，学习过程直接且明确。
- 缺点：缺乏对历史的反思和利用，样本效率低。

Off-Policy 的小孩

"回味一下，这是一场偶然的惩罚还是这样做就是不好的"
- 描述了 off-policy 的核心机制：利用经验回放。off-policy 会保存大量的历史经验，在反复回顾和分析中找到优化策略的方法。
- 这种行为类似一个喜欢"钻牛角尖"的小孩，经过无数次试验才明白真正的规律。
"调皮地捣蛋，直到被打怕了"
- off-policy 算法在学习时确实会反复尝试甚至冒险探索（如 DQN 的 ϵϵ-greedy 策略），不断调整对环境的理解。
- 它的学习过程可能显得缓慢，但通过深入分析历史数据，它最终会学得更全面和稳定。

它们的关键区别：

即时性 vs 历史性：on-policy 专注于当前，而 off-policy 反思过去。
效率 vs 深度：on-policy 快速适应环境，而 off-policy 更深刻地理解长期规律。

3 MAPPO 是 On-Policy，如何学习历史经验？

有了上面的基础，MAPPO 是 on-policy。它的缓冲区（buffer）在每次新的 episode 开始时会被清空，而不像 off-policy 算法那样长期保留数据。这主要体现在以下几点：

为什么会清空缓冲区？

On-Policy 的约束

On-policy 算法（如 PPO 和 MAPPO）的策略更新只能依赖最新策略采样的数据，历史数据与当前策略分布不一致，因此被舍弃。这确保了策略更新的稳定性。

如何应对这个问题？

尽管无法直接使用历史经验，仍然可以通过以下方法弥补：

加大采样量（buffer size）

增加单次采样的 episode_length 或 batch_size，让模型在每次采样时接触更多样本。
使用 advantage 标准化

通过标准化 GAE 或 Q 值来减小不同 episode 数据间的方差，从而稳定更新。
调整训练步数

MAPPO 的一个优势是，它通常以 centralized critic 方式加速策略学习。通过适当增加训练步数，可以弥补无法利用历史经验的缺陷。
环境重置机制

对于训练环境，确保多样性，例如引入 domain randomization 或多种初始化状态，间接增加训练数据的广度。

4 MAPPO 算法的调参建议

MAPPO 的核心参数调节分为以下几类：

超参数相关

学习率（learning rate）

适当调低学习率可以提高稳定性，尤其在多智能体环境中噪声较大的情况下。通常建议从 1e−4或 5e−4开始测试。
折扣因子（gamma）

γγ 控制长期回报的权重，推荐从 0.95 或 0.99开始，根据任务的时间跨度调整。
GAE λ（lambda for Generalized Advantage Estimation）

通常设置为 0.95 左右，平衡偏差与方差的影响。
clip range（裁剪范围）

PPO 的核心超参数，通常设置为 0.1 到 0.3 之间，越小代表对策略更新的限制越强。

网络结构相关

隐藏层大小（hidden size）

可以调试网络的层数和每层的单元数。典型设置为两层，每层 64 到 256 个单元，视环境复杂度而定。
共享网络与独立网络

MAPPO 支持共享网络（centralized critic）或独立网络（decentralized critic）。如果任务需要高效协作，建议使用共享网络。

环境相关

batch size

批量大小对训练效率有很大影响，推荐设置为每次采样 2048 到 4096 个 time steps，或者按环境规模调整。
episode length

对于 MAPPO，episode_length 确实非常关键，因为它决定了每次采样的数据量。可以根据环境复杂度和任务长度动态调整，通常从 200 到 1000 步之间。

更新频率

policy update iterations
每次采样后，建议进行 4 到 10 次梯度更新（epochs），以保证策略能够充分利用每批数据。

[Python]On-Policy 和Off-Policy实现

以 Proximal Policy Optimization (PPO) 为例：

🔥若是下面代码复现困难或者有问题，欢迎评论区留言 ；需要以整个项目形式的代码，请在评论区留下您的邮箱📌，以便于及时分享给您（私信难以及时回复）。

python 复制代码

"""《on-Policy》
    时间：2024.11
    作者：不去幼儿园
"""
Initialize policy network πθ with parameters θ
Initialize value network Vϕ with parameters ϕ

for iteration = 1, 2, ..., N do
    # Collect trajectories (states, actions, rewards) using current policy πθ
    trajectories = []
    for episode = 1, ..., M do
        state = environment.reset()
        episode_trajectory = []
        for t = 1, ..., T do
            action = πθ(state)  # Sample action from current policy
            next_state, reward, done = environment.step(action)
            episode_trajectory.append((state, action, reward))
            if done:
                break
            state = next_state
        trajectories.append(episode_trajectory)

    # Compute advantages using GAE or Monte Carlo returns
    advantages, returns = compute_advantages(trajectories, Vϕ)

    # Update policy πθ using clipped surrogate objective
    for _ in range(policy_update_epochs):
        policy_loss = compute_policy_loss(πθ, advantages)
        θ = θ - α_policy * ∇(policy_loss)

    # Update value network Vϕ
    for _ in range(value_update_epochs):
        value_loss = compute_value_loss(Vϕ, returns)
        ϕ = ϕ - α_value * ∇(value_loss)

以 Deep Q-Learning (DQN) 为例：

python 复制代码

"""《off-Policy》
    时间：2024.11
    作者：不去幼儿园
"""
Initialize Q-network Qθ with parameters θ
Initialize target network Qθ' with parameters θ' = θ
Initialize replay buffer D

for iteration = 1, 2, ..., N do
    state = environment.reset()
    for t = 1, ..., T do
        # ε-greedy policy for exploration
        if random() < ε:
            action = random_action()
        else:
            action = argmax(Qθ(state))

        next_state, reward, done = environment.step(action)

        # Store transition in replay buffer
        D.append((state, action, reward, next_state, done))

        # Sample minibatch from replay buffer
        minibatch = random_sample(D, batch_size)

        # Compute target values
        target_values = []
        for (s, a, r, s_, done) in minibatch:
            if done:
                target = r
            else:
                target = r + γ * max(Qθ'(s'))
            target_values.append(target)

        # Update Q-network Qθ
        loss = compute_loss(Qθ, minibatch, target_values)
        θ = θ - α * ∇(loss)

        # Update state
        if done:
            break
        state = next_state

    # Periodically update target network
    if iteration % target_update_freq == 0:
        θ' = θ

[Notice] 注意事项

on-policy 关键点：

数据从环境实时采样，不存储历史数据。
更新策略和价值网络时仅使用当前采样的数据。
每次策略更新后，之前的数据会被丢弃。

off-policy 关键点：

使用 replay buffer 保存历史数据，重复利用经验。
策略与目标网络更新分离，数据可以来自不同的策略。
数据利用率高，但需要经验回放和目标网络来稳定训练。

由于博文主要为了介绍相关算法的原理和应用的方法，缺乏对于实际效果的关注，算法可能在上述环境中的效果不佳或者无法运行，一是算法不适配上述环境，二是算法未调参和优化，三是没有呈现完整的代码，四是等等。上述代码用于了解和学习算法足够了，但若是想直接将上面代码应用于实际项目中，还需要进行修改。

5 总结

MAPPO 是一个高效、稳定且适应性强的多智能体强化学习算法，通过结合 PPO 的稳定性和多智能体环境的需求，为协作与竞争场景提供了强有力的解决方案。

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