论文原文：On the Use and Misuse of Absorbing States in Multi-agent Reinforcement Learning

预备知识参考：

强化学习纲要（周博磊课程）

强化学习实践教学

多智能体强化学习入门

MA-POCA是Unity官方2021年11月推出的多智能体强化学习算法，其首次应用在Unity强化学习插件ML-Agents中，取得了让人满意的效果，ML-Agents让我们能够非常便捷地创建自己的强化学习训练环境，我写过对应的文章：Unity强化学习之ML-Agents的使用。

MA-POCA是Unity强化学习插件ML-Agents所使用的官方的多智能体算法，它的实现参考于MADDPG
在介绍MA-POCA之前，需要了解多智能体深度强化学习的代表算法MADDPG。它是经典的的中心化训练和非中心化执行的算法，即在训练的时候，Critic不仅需要知道该智能体的动作信息，还需要知道其他智能体的动作信息，才能做出评判。而在智能体执行的时候，不需要Critic网络参与，因此只需要Actor利用观测到具局部信息采取行动即可。以两个智能体为例：
$$\begin{gathered} r(s,a_1)=E_{a_2\in A,s^{\prime }\in S}[r_1(s^{\prime })p(s^{\prime }|s,a_1,a_2){\pi }_2(a_2|s)] \\ {p}_1(s^{\prime }|s,a_1)=\sum _{a_2\in A}p(s^{\prime }|s,a_1,a_2){\pi }_2(a_2|s) \end{gathered}$$

算法在以下约束下运行：
1.算法学习到的策略只能使用本地的信息。
2.算法无需知道实际的可微分动力学模型。
3.对智能体之间的通讯方式不做任何假设。

除了中心化训练和非中心化执行之外，该算法改进了经验回放记录的数据，每一条数据由所构成，其中代表每个智能体的局部观测。另外，该算法还利用了策略集合效果优化，对每个智能体学习多个策略，利用所有策略的整体效果进行优化，提高了算法的稳定性。

MA-POCA是基于COMA的改进算法，它的改进针对游戏中复杂多变的环境，更好地适应了智能体数量和种类无法确定的场合。它在集中式训练，分布式执行的AC框架上提出了两个改进点：一是针对数量不确定的智能体组合，使用了注意力机制的特殊神经网络结构，可以处理不定量输入，并且代替了现有的COMA算法全耦合的吸收状态。二是针对智能体死后信用分配问题提供了良好的解决方法，使得智能体能够做出利他性决定，牺牲自身实现团队利益最大化，并且可以在任何时候加入或退出多智能体小组，这对应游戏角色在团战中的复活与死亡。另外MA-POCA在论文中提出，它使用了和PPO一致的信赖域切割方式，并且把GAE的参数使用在了TD更新上，因此，MA-POCA和PPO实际上可以共用一套超参数。

在一个有共享奖励的合作环境中，智能体的行为方式会使整个群体的未来奖励最大化。但是，当单个代理的当前行为导致智能体本身的行为终止（例如自我牺牲）时，它已被排除在环境之外，它不能再观察到队伍获得奖励时的环境状态，也不再能够获得小组后来可能获得的奖励。因此，智能体必须学会最大化这些无法实际得到的奖励。这被称为死后信用分配问题。虽然通过引入吸收状态可以表达已经灭亡的智能体状态，但在实际使用中会让吸收状态的数量不恒定，从而使基于神经网络的函数近似器的训练变得复杂，计算资源也必须应用于不影响环境的智能体。MA-POCA在Critic网络的输入部分加入了自注意力网络后，解决了这些问题，因此网络可以在任意时候添加和删除智能体。

可参考的译文：MA-POCA

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