Avancées dans les algorithmes coévolutifs compétitifs

Ces dernières années, l'apprentissage automatique a fait des avancées énormes. Un facteur clé de ce développement est l'utilisation de grands ensembles de données d'entraînement. Pour les agents qui interagissent avec leur environnement, c'est important de les placer dans des environnements divers et complexes. Mais, créer de tels environnements manuellement peut être difficile et coûteux.

Une façon pratique de relever ce défi est de passer par des scénarios où plusieurs agents, capables de s'adapter à leur environnement, interagissent avec d'autres agents ayant des objectifs différents. Cette méthode s'appelle la coévolution compétitive, ou le jeu autonome. Dans ces situations, les agents apprenants font face à des conditions qui changent constamment à cause des actions prises par d'autres agents. Cela permet de créer automatiquement une grande quantité de données d'entraînement.

#Avantages des Environnements Compétitifs

Les environnements compétitifs offrent plusieurs avantages. Ils peuvent créer des voies d'apprentissage efficaces, où les défis augmentent progressivement à mesure que les compétences des agents s'améliorent. Ça veut dire que les agents deviennent meilleurs pour gérer des situations complexes en apprenant. De plus, les environnements compétitifs peuvent promouvoir un type d'apprentissage adversarial, où les données d'entraînement sont conçues pour défier les faiblesses des agents.

Cependant, juste parce que les agents sont dans un cadre compétitif, ça ne veut pas dire qu'ils vont s'améliorer avec le temps. Parfois, le processus évolutif peut avoir des résultats différents. Par exemple, un côté peut complètement surpasser l'autre, menant à l'extinction. Alternativement, un agent peut atteindre un point de haute performance, empêchant l'autre de progresser. Il y a des cas où les deux agents peuvent atteindre un sommet temporaire de performance, et parfois, ils peuvent entrer dans un cycle où ils changent constamment de stratégies, sans faire de réels progrès.

Beaucoup de premières tentatives pour créer des robots compétitifs ont mené à ce dernier scénario. Bien qu'il puisse y avoir des améliorations initiales, les agents se retrouvent souvent coincés dans des cycles, ajustant sans cesse leurs stratégies sans faire de véritables progrès.

#Exigences pour un Progrès Réel

Pour encourager un véritable progrès dans la coévolution compétitive, des algorithmes spécifiques doivent être utilisés. Ces algorithmes doivent :

1. Permettre aux agents de concurrencer à la fois des adversaires actuels et précédents.
2. Exposer les agents à une variété d'adversaires.
3. Identifier et garder uniquement les variations qui mènent à de réelles améliorations.

De plus, il est important d'avoir des mesures appropriées pour évaluer le progrès et l'efficacité des différentes solutions.

#Mesurer le Progrès

Dans les expériences où les agents agissent seuls, leurs performances peuvent être mesurées directement. Cela se fait généralement en observant leur niveau de forme, qui peut varier en raison de changements aléatoires dans leur environnement. Cependant, ces changements ne sont pas conçus pour être adversariaux, ce qui facilite l'adaptation des agents.

Dans des environnements compétitifs, la forme d'un agent dépend fortement de ses adversaires. Cela signifie que la manière dont les adversaires sont choisis joue un rôle important dans l'évolution des agents au fil du temps. Cela soulève quelques défis :

1. Identifier les solutions les plus performantes peut être délicat puisque leur succès est lié à leurs concurrents.
2. Estimer l'efficacité d'une solution peut varier énormément selon les adversaires.
3. Comparer l'efficacité de différentes conditions peut être complexe.

Une façon de traiter ces problèmes est de sélectionner un groupe spécifique d'adversaires solides, souvent appelés "champions." Ces champions sont généralement les meilleurs d'expériences indépendantes.

Une autre méthode est appelée "test croisé." Cela implique d'évaluer les meilleures solutions d'une expérience contre les meilleurs adversaires d'une autre.

Étant donné que mesurer le progrès peut être compliqué dans des environnements compétitifs, il est important de faire la distinction entre différents types de progrès :

1. Progrès local : amélioration contre les adversaires actuels.
2. Progrès historique : amélioration contre des adversaires des générations précédentes.
3. Progrès global : amélioration contre tous les adversaires possibles.

Le progrès local peut être mesuré en évaluant les agents contre des adversaires des générations récentes. Le progrès historique peut être évalué en utilisant des données d'adversaires plus anciens, souvent visualisées à travers des graphiques spécifiques. Le progrès global est estimé en testant les agents contre des adversaires qui n'ont pas fait partie de leur processus d'entraînement.

#Algorithmes Évolutionnaires Compétitifs

Cette section examinera divers algorithmes de coévolution compétitive qui ont été développés. L'accent sera mis sur les algorithmes qui visent à maximiser la performance attendue contre des adversaires choisis au hasard ou la performance moyenne contre tous les adversaires potentiels.

Pour atteindre un véritable progrès, des algorithmes spécialisés sont nécessaires. Voici quelques méthodes notables :

1. Algorithme Archive : Cela garde un enregistrement des individus les plus performants des générations précédentes. Les agents sont ensuite évalués contre ces anciens adversaires, ce qui encourage le progrès historique. Bien que cela ne garantisse pas toujours un progrès global, ça peut mener à des stratégies plus généralisées.

2. Algorithme Maxsolve :* Cette variation maintient un nombre maximum d'adversaires dans l'archive. Elle élimine les adversaires plus faibles en fonction de leur performance et cherche à garder les meilleurs qui peuvent pousser les agents à découvrir des solutions de haute qualité.

3. Algorithme Archive :* C'est une approche plus récente qui garde plusieurs groupes d'agents, chacun aidant à créer une archive combinée d'adversaires forts. Ces différents groupes d'agents assurent une compétition plus riche et des défis plus variés.

4. Algorithme Généraliste : Au lieu de s'appuyer sur une archive, cet algorithme utilise une méthode d'identification des variations qui mènent à un véritable progrès, permettant d'éliminer les stratégies plus faibles. Les agents sont évalués contre un ensemble changeant d'adversaires pour promouvoir le progrès.

Une autre approche implique l'utilisation d'adversaires générés aléatoirement. Bien que cela puisse encourager le progrès global, cela a un inconvénient majeur : ces adversaires ne s'améliorent pas avec le temps, ce qui rend difficile pour les agents de développer réellement des stratégies robustes.

Ces méthodes devraient être intégrées dans un algorithme évolutif qui permet aux agents de changer au fil du temps. Historiquement, des stratégies évolutives traditionnelles ont été utilisées. Actuellement, une stratégie évolutive moderne appelée OpenAI-ES est utilisée. Cette méthode est particulièrement adaptée aux environnements changeants, car elle aide la population à apprendre des expériences passées tout en s'adaptant à de nouveaux défis.

#Le Problème Prédateur et Proie

Pour tester ces algorithmes, un problème prédateur et proie est utilisé. Ce scénario est largement reconnu comme difficile et adapté à l'étude de l'évolution compétitive. Dans cette situation, les agents doivent s'adapter à des conditions dynamiques et imprévisibles.

Les robots utilisés dans cette étude sont des modèles simulés équipés de réseaux neuronaux. Les prédateurs sont évolués pour améliorer leur capacité à attraper rapidement des proies, tandis que les proies sont conçues pour éviter la capture le plus longtemps possible. Le succès des prédateurs est mesuré par leur rapidité à toucher les proies, tandis que le succès des proies est mesuré par la durée pendant laquelle elles peuvent échapper à la capture.

Chaque algorithme passe par un grand nombre d'étapes d'évaluation pour déterminer son efficacité.

#Résultats des Différents Algorithmes

Après avoir terminé les expériences, les résultats ont été recueillis pour comparer les méthodes. Des données ont été collectées à partir de plusieurs expériences, montrant comment les robots se sont comportés contre des adversaires de différentes étapes.

Toutes les méthodes ont montré un certain progrès historique, ce qui signifie que les robots ont souvent mieux performé contre des adversaires plus anciens que contre des plus récents. Notamment, l'algorithme Généraliste a constamment conduit à une amélioration des performances à tous les stades. En revanche, les autres algorithmes ont montré plus de variabilité et des régressions occasionnelles.

En examinant spécifiquement la performance des robots de la dernière génération contre des adversaires plus anciens, la méthode Généraliste s'est démarquée. Elle a démontré une claire capacité à s'adapter et à s'améliorer de manière cohérente.

Pour évaluer davantage l'efficacité de chaque méthode, des tests croisés ont été réalisés, comparant les agents les plus performants de chaque algorithme les uns contre les autres. Les résultats ont montré que la méthode Généraliste surpassait constamment les autres, s'établissant comme l'approche la plus efficace.

#Observations du Comportement des Agents

Les champions développés à travers ces algorithmes ont montré un comportement avancé. Par exemple, certains étaient capables de se déplacer en avant et en arrière, ajustant leur direction selon la situation. Cette adaptabilité leur a permis de gérer efficacement une variété d'adversaires.

Cependant, certains champions ont montré des vulnérabilités face à des stratégies spécifiques employées par leurs adversaires. Ces interactions ont fourni des informations précieuses sur les forces et les faiblesses des agents.

#Conclusion

Cette analyse a mis en lumière les facteurs qui influencent l'évolution compétitive et le véritable progrès. Plusieurs méthodes pour mesurer à la fois le progrès historique et global ont été introduites, accompagnées de discussions sur ce qui rend le progrès possible.

Les quatre algorithmes analysés étaient : l'algorithme Archive, l'algorithme Maxsolve*, l'algorithme Archive* et l'algorithme Généraliste. Toutes les méthodes ont montré le potentiel d'atteindre un progrès global à long terme, mais le taux d'amélioration variait fortement.

Parmi les méthodes, l'algorithme Généraliste s'est avéré être le plus efficace, produisant systématiquement des agents qui s'amélioraient avec le temps contre divers adversaires. L'algorithme Archive* a également montré un certain potentiel, surpassant certaines des autres méthodes.

Les travaux futurs devraient se concentrer sur la vérification si ces résultats se maintiennent dans d'autres cadres et si un progrès évolutif continu peut mener à des solutions qui continuent de progresser sans limites.