Entrenando agentes para competir en Pommerman

Pommerman es un juego donde los jugadores controlan agentes en un entorno tipo cuadrícula. Cada agente empieza en una esquina del tablero. El juego es interesante porque permite a los jugadores trabajar en equipo, lo que lleva a una jugabilidad estratégica. Los jugadores pueden comunicarse con sus compañeros, añadiendo una capa extra de cooperación y estrategia.

#Desafíos en Pommerman

Jugar Pommerman no es fácil. Hay varios desafíos que enfrentan los jugadores:

1. Acciones Retrasadas: Cuando un agente coloca una bomba, no explota de inmediato. Este retraso requiere un buen tiempo y planificación.

2. Recompensas escasas: Los agentes a menudo no reciben retroalimentación sobre sus acciones hasta que el juego termina, lo que hace difícil aprender de los errores.

3. Recompensas Falsas: A veces, los agentes pueden ganar recompensas por los errores de otros, no por sus propias acciones, lo que puede ser confuso.

4. Visión Limitada: Cada agente solo puede ver una parte pequeña del tablero a su alrededor, lo que dificulta encontrar oponentes o navegar.

#Sistema de Entrenamiento Multietapa

Para ayudar a los agentes a aprender a jugar Pommerman de manera más efectiva, se ha desarrollado un sistema de entrenamiento en dos partes.

#1. Aprendizaje Curricular

En esta primera fase, los agentes aprenden habilidades esenciales de forma gradual. La idea es empezar fácil y aumentar la dificultad paso a paso.

• Fase 1: Los agentes practican con un oponente básico y estacionario. Aquí, aprenden a explorar el mapa, recolectar ítems y destruir barreras de madera para crear caminos.

• Fase 2: Los agentes se enfrentan a un oponente en movimiento que no usa bombas. Esto ayuda a desarrollar estrategias para colocar bombas de manera eficaz mientras evitan ataques.

• Fase 3: Finalmente, los agentes se encuentran con un oponente más desafiante que también usa bombas. Esta fase es crucial para aprender estrategias defensivas mientras intentan eliminar rivales.

Cada fase continúa hasta que un agente gana un número determinado de juegos. Una vez logrado, pueden avanzar al siguiente nivel de complejidad.

#2. Juego Autónomo

Después de completar el currículo, los agentes entran en la fase de juego autónomo, donde se enfrentan a otros agentes entrenados. El objetivo aquí es que los agentes mejoren aún más compitiendo entre sí.

• Un grupo de agentes juega entre sí, con los agentes más débiles siendo reemplazados con el tiempo por otros más fuertes que tienen un mejor desempeño en las partidas.

#Abordando Desafíos

Dos desafíos principales se abordan a través de este sistema de entrenamiento:

1. Recompensas Escasas: Para fomentar la exploración y el aprendizaje, las recompensas se otorgan según el rendimiento. Al principio, los agentes reciben más incentivos para explorar en lugar de centrarse solo en ganar. A medida que los agentes mejoran, el enfoque se desplaza más hacia ganar.

2. Emparejamiento Efectivo: Se crea un sistema de emparejamiento para emparejar a los agentes de manera efectiva. Basado en su rendimiento, los agentes más fuertes se enfrentan a los más débiles para asegurar que aprendan y evolucionen.

#Entrenamiento de Agentes

Los agentes en Pommerman se entrenan utilizando una estrategia específica llamada el algoritmo actor-crítico, que les ayuda a aprender de sus experiencias. El entrenamiento implica observar acciones y resultados, mejorando gradualmente su toma de decisiones con el tiempo.

#Dinámica del Juego

En Pommerman, el tablero mide 11 x 11 cuadros, con paredes de madera creando barreras. Los agentes pueden colocar bombas que explotan tras un corto tiempo, creando llamas que pueden eliminar oponentes. Durante el juego, los jugadores pueden recolectar ítems que les permiten obtener ventajas, como bombas extra o rangos de explosión mejorados.

El juego tiene dos modos principales:

• Modo Todos Contra Todos: Cada agente compite entre sí, y el último en pie gana.

• Modo de Equipos: Aquí, los agentes se agrupan en dos equipos, trabajando juntos para eliminar al equipo contrario.

#Observando el Estado del Juego

Cada agente recibe información sobre su entorno en un formato específico. Utiliza una vista más pequeña del tablero (cuadrícula de 9 x 9) a su alrededor para tomar decisiones. Esta limitación ayuda a los agentes a centrarse en las acciones cercanas y reduce distracciones.

#Sistema de Recompensas

El objetivo de Pommerman es eliminar a los oponentes. Los agentes ganan recompensas según su rendimiento, calculadas a partir de dos acciones principales: explorar el tablero y participar en combates.

• Recompensas por Exploración: Se otorgan cuando los agentes realizan acciones que les ayudan a navegar y encontrar oponentes.

• Recompensas del Juego: Se otorgan al final de una partida dependiendo de si los agentes ganan, pierden o empatan.

#Arquitectura de la Red

Los agentes utilizan una configuración específica para su proceso de aprendizaje. La estructura incluye varias capas que ayudan a procesar la información del juego, permitiendo a los agentes reaccionar de manera efectiva a las condiciones cambiantes del juego.

La red de aprendizaje consiste en:

• Capas Convolucionales: Estas ayudan a los agentes a analizar el tablero y reconocer patrones, utilizando técnicas similares a las de procesamiento de imágenes.

• Capa de Memoria: Una capa adicional retiene información de acciones anteriores, permitiendo a los agentes tomar mejores decisiones basadas en experiencias pasadas.

#Resultados Experimentales

Después del entrenamiento, los agentes son probados contra otras estrategias conocidas para medir su rendimiento. Los resultados muestran que los agentes entrenados superan a muchas estrategias existentes, incluso a aquellas conocidas por su fuerte desempeño.

#Rendimiento Contra Otros Agentes

Las tasas de victoria son altas contra varios oponentes, incluyendo agentes básicos y otras estrategias de aprendizaje. Esto indica que el sistema de entrenamiento desarrollado no solo mejora las habilidades de juego, sino que también equipa a los agentes con estrategias competitivas.

#Conclusión

Entrenar sistemas multiagente para jugar Pommerman es un proceso complejo pero gratificante. El enfoque dual de aprendizaje curricular seguido de juego autónomo permite a los agentes desarrollar una variedad de habilidades gradualmente. Abordar desafíos como las recompensas escasas y el emparejamiento mejora aún más el aprendizaje.

A través de un entrenamiento específico, los agentes pueden aprender a comunicarse y cooperar eficazmente en un entorno competitivo, lo que lleva a mayores éxitos en el campo de batalla de Pommerman.