RLlib：构建复杂多智能体强化学习系统

好的，让我们开始这场关于RLlib的探险之旅，一起揭秘如何用它来构建那些令人头皮发麻的复杂多智能体强化学习系统！

讲座题目：RLlib：驯服多智能体强化学习的野兽

引言：欢迎来到多智能体丛林！

各位观众，欢迎来到今天的RLlib探险之旅！想象一下，强化学习的世界就像一片广袤的丛林，而多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）则是丛林中最危险、最难以捉摸的野兽。它涉及多个智能体，它们相互影响，共同塑造着环境，这使得学习过程变得异常复杂。

但是，不要怕！今天，我们将使用一种神奇的工具——RLlib，来驯服这只野兽，让它为我们所用。RLlib是一个由Ray项目支持的开源强化学习库，它旨在简化和扩展强化学习算法的开发和应用。

第一部分：认识我们的工具箱——RLlib的核心概念

在深入丛林之前，我们需要先熟悉一下我们的工具。RLlib提供了一系列强大的工具，帮助我们构建和训练多智能体系统。

1. 环境（Environment）：

   • 这是智能体们生存和互动的世界。它可以是一个简单的游戏，也可以是一个复杂的模拟环境，例如交通网络或资源分配系统。
   • 在RLlib中，环境需要遵循Gymnasium (以前的Gym) 的接口标准，或者实现一个自定义的环境类。

2. 智能体（Agent）：

   • 在MARL中，我们有多个智能体，每个智能体都试图通过与环境互动来最大化其奖励。
   • 每个智能体都有一个策略（Policy），用于根据环境的观察结果选择行动。

3. 策略（Policy）：

   • 策略定义了智能体在给定状态下应该采取什么行动。它可以是一个简单的查找表，也可以是一个复杂的神经网络。
   • RLlib提供了多种内置策略，例如PPO、DQN、SAC等，也允许你自定义策略。

4. 算法（Algorithm）：

   • 算法是训练策略的方法。RLlib提供了大量的算法，涵盖了单智能体和多智能体强化学习。
   • 选择合适的算法对于训练出高效的策略至关重要。

5. 配置（Configuration）：

   • 配置定义了训练过程的各种参数，例如学习率、批量大小、环境参数等。
   • RLlib使用一个字典来存储配置信息，这使得调整参数变得非常方便。

第二部分：走进丛林——构建一个简单的多智能体环境

为了更好地理解RLlib，让我们从一个简单的例子开始：合作博弈。

假设我们有两个智能体，它们需要合作才能获得奖励。环境是一个简单的网格世界，两个智能体需要同时到达目标位置才能获得奖励。

import gymnasium as gym
from gymnasium.spaces import Discrete, MultiDiscrete
import numpy as np

class CooperativeGame(gym.Env):
    def __init__(self, grid_size=5):
        super().__init__()
        self.grid_size = grid_size
        self.observation_space = MultiDiscrete([grid_size, grid_size, grid_size, grid_size]) # Agent 1 (x,y) and Agent 2 (x,y)
        self.action_space = Discrete(4)  # 0: Up, 1: Down, 2: Left, 3: Right
        self.agents = ["agent_1", "agent_2"] # agent ids
        self.agent_positions = {}
        self.target_position = (grid_size - 1, grid_size - 1)

    def reset(self, *, seed=None, options=None):
        super().reset(seed=seed)
        self.agent_positions = {
            "agent_1": (0, 0),
            "agent_2": (0, 0)
        }
        obs = self._get_obs()
        info = self._get_info()
        return obs, info

    def step(self, actions):
        rewards = {}
        terminateds = {}
        truncateds = {}
        observations = {}
        infos = {}

        # Move agents
        for agent_id, action in actions.items():
            x, y = self.agent_positions[agent_id]
            if action == 0:  # Up
                x = max(0, x - 1)
            elif action == 1:  # Down
                x = min(self.grid_size - 1, x + 1)
            elif action == 2:  # Left
                y = max(0, y - 1)
            elif action == 3:  # Right
                y = min(self.grid_size - 1, y + 1)
            self.agent_positions[agent_id] = (x, y)

        # Calculate rewards
        all_at_target = all(self.agent_positions[agent_id] == self.target_position for agent_id in self.agents)
        reward = 10 if all_at_target else -0.1
        for agent_id in self.agents:
            rewards[agent_id] = reward
            terminateds[agent_id] = all_at_target
            truncateds[agent_id] = False
            observations[agent_id] = self._get_agent_obs(agent_id)
            infos[agent_id] = {}

        if all(terminateds.values()): # Terminate all if one terminates
            truncateds = {agent_id: False for agent_id in self.agents}

        return observations, rewards, terminateds, truncateds, infos

    def _get_obs(self):
        return {
            "agent_1": self._get_agent_obs("agent_1"),
            "agent_2": self._get_agent_obs("agent_2")
        }

    def _get_agent_obs(self, agent_id):
        x1, y1 = self.agent_positions["agent_1"]
        x2, y2 = self.agent_positions["agent_2"]
        return np.array([x1, y1, x2, y2])

    def _get_info(self):
        return {
            "agent_1": {},
            "agent_2": {}
        }

    def render(self):
        # Simple text-based rendering
        grid = np.full((self.grid_size, self.grid_size), '.')
        grid[self.target_position[0], self.target_position[1]] = 'T'  # Target
        for agent_id, pos in self.agent_positions.items():
            grid[pos[0], pos[1]] = agent_id[6]  # '1' or '2'

        for row in grid:
            print(' '.join(row))
        print()

在这个环境中，我们定义了CooperativeGame类，它继承自gym.Env。这个环境有两个智能体，它们需要在网格世界中移动，并同时到达目标位置。

第三部分：训练智能体——使用RLlib的算法

现在我们有了环境，我们需要训练智能体来解决这个问题。我们将使用RLlib的PPO算法，这是一种流行的策略梯度算法。

import ray
from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig
from ray.tune.logger import pretty_print

if __name__ == "__main__":
    ray.init()

    config = PPOConfig()
    config = config.environment(env=CooperativeGame)
    config = config.framework("torch") # or "tf"
    config = config.num_workers(2) # Number of parallel workers.
    config = config.multi_agent(
        policies={
            "shared_policy": (None, CooperativeGame(grid_size=5).observation_space, CooperativeGame(grid_size=5).action_space, {}),
        },
        policy_mapping_fn=lambda agent_id, episode, worker, **kwargs: "shared_policy", # All agents share the same policy
    )

    algo = config.build()

    for i in range(100):
        result = algo.train()
        print(pretty_print(result))

    algo.stop()
    ray.shutdown()

让我们逐行分析这段代码：

1. ray.init()：初始化Ray，这是RLlib的基础。
2. PPOConfig()：创建一个PPO算法的配置对象。
3. config.environment(env=CooperativeGame)：指定我们之前创建的CooperativeGame环境。
4. config.framework("torch")：选择使用PyTorch作为深度学习框架。
5. config.num_workers(2)：设置并行工作者的数量。这可以加速训练过程。
6. config.multi_agent(...)：配置多智能体设置。
   • policies：定义了策略。在这个例子中，我们只有一个名为shared_policy的策略，所有智能体都共享这个策略。
   • policy_mapping_fn：定义了如何将智能体映射到策略。在这个例子中，我们将所有智能体都映射到shared_policy。
7. algo = config.build()：根据配置创建一个PPO算法的实例。
8. algo.train()：训练智能体。
9. algo.stop()：停止训练。
10. ray.shutdown()：关闭Ray。

第四部分：深入丛林——探索更高级的MARL技术

上面的例子只是一个简单的入门。在实际应用中，多智能体系统往往更加复杂。RLlib提供了许多高级功能，帮助我们应对这些挑战。

1. 异构策略（Heterogeneous Policies）：
   • 在某些情况下，不同的智能体可能需要不同的策略。例如，在足球游戏中，守门员和前锋可能需要不同的策略。
   • RLlib允许你为每个智能体分配不同的策略，从而实现异构策略。

config = config.multi_agent(
    policies={
        "policy_1": (None, CooperativeGame(grid_size=5).observation_space, CooperativeGame(grid_size=5).action_space, {}),
        "policy_2": (None, CooperativeGame(grid_size=5).observation_space, CooperativeGame(grid_size=5).action_space, {}),
    },
    policy_mapping_fn=lambda agent_id, episode, worker, **kwargs: "policy_1" if agent_id == "agent_1" else "policy_2",
)

2. 中心化训练，分布式执行（Centralized Training, Decentralized Execution, CTDE）：
   • 在CTDE中，智能体在训练期间可以访问其他智能体的观察结果和行动，从而更好地学习合作策略。
   • 但是，在执行期间，智能体只能访问自己的观察结果，这使得CTDE更适用于实际应用。
   • RLlib支持多种CTDE算法，例如COMA、MADDPG等。

from ray.rllib.models import ModelCatalog
from ray.rllib.models.torch.torch_modelv2 import TorchModelV2
import torch
from torch import nn

class CentralizedCriticModel(TorchModelV2, nn.Module):
    def __init__(self, obs_space, action_space, num_outputs, model_config, name):
        TorchModelV2.__init__(self, obs_space, action_space, num_outputs, model_config, name)
        nn.Module.__init__(self)

        # Define layers for actor (policy)
        self.actor_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(obs_space.shape[0], 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, num_outputs)
        )

        # Define layers for critic (value function)
        # Input: concatenated observations and actions of all agents
        self.critic_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(obs_space.shape[0] * 2 + action_space.n * 2, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 1)
        )

        self._value = None  # Store the value function output

    def forward(self, input_dict, state, seq_lens):
        # Actor forward pass
        actor_out = self.actor_layers(input_dict["obs"])
        return actor_out, state

    def value_function(self):
        return self._value

    def forward_critic(self, obs, actions):
        # Critic forward pass: concatenate observations and actions
        x = torch.cat([obs.flatten(start_dim=1), actions.flatten(start_dim=1)], dim=1)
        self._value = self.critic_layers(x).squeeze(1)
        return self._value

ModelCatalog.register_custom_model("cc_model", CentralizedCriticModel)

config = config.model(
    custom_model="cc_model",
    # Extra options to pass to the custom model.
    custom_model_config={},
)

3. 通信学习（Communication Learning）：

   • 在某些MARL问题中，智能体需要通过通信来协调行动。例如，在无人机编队中，无人机需要互相通信才能保持队形。
   • RLlib支持多种通信学习算法，例如DIAL、CommNet等。

4. 经验回放共享（Experience Replay Sharing）：

   • 在MARL中，每个智能体都可以从其他智能体的经验中学习。这可以通过共享经验回放缓冲区来实现。
   • RLlib提供了方便的API来共享经验回放缓冲区，从而加速学习过程。

第五部分：丛林生存法则——一些实用技巧

在MARL丛林中生存并不容易。以下是一些实用技巧，可以帮助你提高训练效率和性能。

1. 选择合适的算法：
   • 不同的算法适用于不同的问题。例如，PPO适用于连续动作空间，而DQN适用于离散动作空间。
   • 在选择算法之前，仔细分析你的问题，并选择最合适的算法。

算法	适用环境	优点	缺点
PPO	连续/离散动作空间	稳定，易于调参	可能陷入局部最优
DQN	离散动作空间	简单，适用于高维状态空间	不稳定，对超参数敏感
SAC	连续动作空间	样本效率高，适用于探索性任务	复杂，调参难度大
MADDPG	连续动作空间	适用于CTDE，可以学习合作策略	对环境和对手策略敏感
COMA	离散动作空间	适用于CTDE，可以处理部分可观测环境	复杂，计算量大

2. 调整超参数：

   • 超参数对训练结果有很大影响。例如，学习率过高可能导致训练不稳定，而学习率过低可能导致收敛速度慢。
   • 使用网格搜索或随机搜索等方法来调整超参数。

3. 使用TensorBoard进行可视化：

   • TensorBoard可以帮助你可视化训练过程，例如奖励曲线、损失曲线等。
   • 通过可视化，你可以更好地理解训练过程，并及时发现问题。

4. 使用Ray Tune进行超参数优化：

   • Ray Tune是一个强大的超参数优化工具，可以帮助你自动调整超参数。
   • Tune可以并行运行多个实验，并根据结果选择最佳的超参数组合。

第六部分：走出丛林——RLlib的未来展望

RLlib是一个快速发展的项目，它不断推出新的功能和算法。以下是一些RLlib的未来发展方向：

1. 更强大的多智能体算法：

   • RLlib将继续推出更强大的多智能体算法，以应对更复杂的MARL问题。

2. 更易用的API：

   • RLlib将继续简化API，使开发者更容易使用。

3. 更好的可扩展性：

   • RLlib将继续提高可扩展性，以支持更大规模的MARL系统。

4. 与更多框架集成:

   • 进一步加强与PyTorch, TensorFlow等框架的集成，提供更灵活的开发选择。

结论：征服多智能体丛林

恭喜你！通过今天的探险，你已经掌握了使用RLlib构建复杂多智能体强化学习系统的基本技能。现在，你可以自信地走进多智能体丛林，驯服那些野兽，并利用它们来解决现实世界中的问题。

记住，多智能体强化学习是一个充满挑战但也充满机遇的领域。不断学习和实践，你将成为一名真正的MARL大师！

感谢大家的参与，祝大家在MARL的道路上越走越远！