原论文：《面向多智能体博弈对抗的对手建模框架_罗俊仁》
这个综述有东西，而且东西挺多，不如树形列表这样清楚......让AI帮忙摘出来了。就是如何利用对手的信息来做工作，详细进行了问题分类和方法归类。
面向多智能体博弈对抗的对手建模框架
- 引言
- 对手建模是多智能体博弈对抗的关键技术，属于智能体认知行为建模。
- 本文目标：提供理论与方法参考。
- 论文结构：
- 介绍多智能体博弈对抗基础理论。
- 综述对手建模的主要方法，分析应用前景与挑战。
- 基于元博弈理论，构建通用对手建模框架。
1. 多智能体博弈对抗
### **1.1 多智能体模型**
* **基于决策理论的模型 (POSG范畴)**
* MDP (单智能体)
* 正则化MDP (带熵约束)
* MMDPs (集中式策略)
* Dec-MDPs (分布式/局部观测)
* I-POMDP (递归推理显式建模)
* **基于博弈理论的模型**
* 随机博弈/马尔可夫博弈 (即时战略、集群对抗)
* 扩展型博弈 (EFG) (回合制游戏、序贯交互、军事决策)### **1.2 非平稳问题**
* **问题根源**：其他智能体策略随时间变化，导致环境动态非平稳。
* **主要处理方法**
* 无视 (Ignore)
* 遗忘 (Forget)
* 标定 (Target)
* 学习 (Learn)
* 心智理论 (ToM)
* **关键技术支撑**：对手建模、分布式执行中心化训练、元学习、多智能体通信建模。2. 对手建模
### **2.1 对手建模主流方法**
*
#### **2.1.1 显式对手建模 (Explicit)**
* **规划行动意图识别 (PAIR)** ：使用计划库/畴理论预测意图。
* 无关识别 (非对抗非合作)
* 有意识别 (合作)
* 对抗识别 (对抗/欺骗)
* **行为分类与类型推理** ：
* 行为分类：用ML预测风格类别 (如攻击型/防御型)。
* 类型推理：假设对手属于已知类型，用新观察更新信念。
* **策略重构** ：重建对手决策过程以预测行动。
* 有条件行为概率模型
* 案例推理
* 紧致模型表示
* 效用重构
* **概率及认知推理** ：
* 贝叶斯概率推理 (图模型)
* 对抗推理 (心智模型)
* 心智理论 (ToM) / 递归推理 ("我相信你相信...")
* Level-K认知层次模型
* **博弈最佳响应** ：观察对手动作频率，计算并执行最佳响应。
* 局部最佳响应
* 数据偏差响应
* 定量响应
* 安全最佳响应
*
#### **2.1.2 隐式对手建模 (Implicit)**
* **核心思想**：不直接识别对手策略，而是找到好的对抗策略。
* **特点**：常离线准备策略组合，避免在线计算开销，但需平衡探索与利用。
* **主要方法** ：
* **元学习**：通过有限交互生成/学习利用不同对手的能力。
* **在线学习** ：
* 多臂机组合在线凸优化
* 在线无悔学习 (构建在线/对抗MDP)
* **对手感知学习**：假设对手也在学习己方，共同演化。### **2.2 对手建模的典型应用**
* **人机交互与协同**：意图推理与共享，构建人类心智模型。
* **即时策略对抗规划**：对抗推理 + 反制规划 (如CADET, RAID项目)。
* **可解释性人工智能 (XAI)**：理解队友/敌方行为的透明性、可预测性、欺骗性等。
* **智能蓝军**：构建逼真的对手模型用于军事仿真训练 (红队技术)。### **2.3 对手建模面临的挑战**
*
#### **2.3.1 有限理性与欺骗**：对手行为可能偏离完全理性假设。
*
#### **2.3.2 对手利用**：发现并安全地利用对手弱点。
* 安全对手利用
* 在线无悔学习
* 集成学习
* 元学习
*
#### **2.3.3 策略平衡**：如何应对多种风格对手，在安全性和可利用性之间取得平衡。3. 基于元博弈理论的对手建模框架
### **3.1 元博弈 (Meta-game)**
* **定义**：博弈的博弈，一种实证博弈分析方法。
* **核心要素**：种群(Population)、类型(Type)、分布(Distribution)、适应度(Fitness)。
* **策略空间几何结构** ："旋转陀螺"模型。
* 直立轴：传递压制维 (Transitive, 可分优劣)。
* 径向轴：循环压制维 (Cyclic, 石头剪刀布关系)。
* **策略学习方法** ：
* 单智能体：Min-max, Search, Reward shaping等。
* 多智能体：Self-play, Co-play, Fictitious self-play, Population play等。
* **策略评估与提升** ：
* 评估：α-Rank (构建响应图，寻找SSCC)。
* 提升：PSRO (Policy Space Response Oracle)。### **3.2 对手建模框架 (三模块)**
* **(1) 对手策略识别与生成**
* 功能：识别对手策略，离线/在线生成对手模型。
* 方法：意图识别、风格分类、策略重构、类型推理。
* **(2) 对手策略空间重构**
* 功能：基于元博弈理论，分析并重构传递/循环压制策略空间，评估对手能力水平。
* **(3) 对手策略利用**
* 功能：学习己方应对策略，在线自主调节利用对手。
* 方法：安全策略挖掘、递归推理、元学习、在线无悔学习。### **3.3 未来研究方向**
1. 基于异构模型的对抗集成学习。
2. 基于同构模型的神经演化学习。
3. 基于种群演化的多样性课程学习。
4. 基于双层嵌套优化的元学习。
5. 基于在线凸优化的无悔学习。
6. 基于不确定性建模的自适应学习。4. 结论
- 总结了多智能体博弈对抗的典型模型和非平稳问题。
- 梳理了显式/隐式两大类对手建模方法及其应用与挑战。
- 基于元博弈理论，构建了包含"识别生成-空间重构-策略利用"三模块的通用框架。
- 指出了六大未来研究方向。