Estratégias de Aprendizado em Jogos Estocásticos de Dois Agentes

No mundo dos jogos, a gente vê várias pessoas interagindo entre si. As ações de um jogador podem impactar diretamente o sucesso dos outros. Neste estudo, focamos em um tipo especial de aprendizado chamado aprendizado por reforço multiagente (MARL), que é uma forma de vários jogadores aprenderem a melhorar suas estratégias ao longo do tempo enquanto jogam. Investigamos especificamente uma situação chamada Jogos Estocásticos, onde os resultados dependem não só das ações dos jogadores, mas também de alguns fatores aleatórios.

Esta pesquisa explora como os agentes podem aprender em situações desafiadoras, especialmente quando seu sucesso depende de entender o comportamento dos outros jogadores. Métodos tradicionais costumam supor que os jogadores podem tomar decisões baseados apenas na situação atual. No entanto, em muitos cenários da vida real, experiências e interações passadas desempenham um papel crucial.

#Jogos Estocásticos e Recompensas Não-Markovianas

Jogos estocásticos são únicos porque permitem vários jogadores e introduzem o elemento de sorte. Cada jogador tem um conjunto de ações que pode realizar, e o resultado dessas ações pode mudar com base em vários fatores. Um aspecto chave do nosso estudo é como definimos as recompensas para os jogadores. Nesse caso, as recompensas podem não depender apenas do que acontece imediatamente, mas também de uma sequência de eventos passados. Esse tipo de estrutura de recompensa é conhecido como não-Markoviana, o que significa que a recompensa atual pode depender da história, e não só do estado presente.

Para ajudar a gerenciar essas complexidades, usamos uma estrutura conhecida como Máquinas de Recompensa. Essas máquinas ajudam a delinear tarefas e as recompensas correspondentes de forma estruturada. Elas podem quebrar uma tarefa complicada em etapas mais simples que um jogador pode seguir para alcançar seu objetivo.

#O Jogo Estocástico de Dois Agentes

Neste estudo, focamos em um cenário envolvendo dois jogadores em um jogo com recompensas não-Markovianas. Cada jogador tem uma tarefa a completar, e o resultado de suas ações afetará o outro jogador. Usando máquinas de recompensa, podemos detalhar quais ações cada jogador deve tomar para completar suas tarefas e como serão recompensados.

Usamos um exemplo específico para ilustrar como isso funciona, introduzindo um jogo que se assemelha ao clássico PAC-MAN. Os jogadores, identificados como [Ego] e [Adv], se movem por uma grade e interagem entre si. Eles têm objetivos específicos e bases de poder que determinam sua força no jogo. Se [Ego] chega à sua base de poder, ganha força sobre [Adv], e vice-versa. Essa dinâmica cria um ambiente competitivo de aprendizado onde ambos os jogadores devem adaptar suas estratégias com base no que o outro está fazendo.

#Metodologia

Para enfrentar o problema de aprender estratégias nesse jogo de dois agentes, desenvolvemos um novo algoritmo chamado Q-learning com máquinas de recompensa para jogos estocásticos. Esse algoritmo permite que cada jogador aprenda as melhores formas de responder ao outro enquanto considera o contexto mais amplo do jogo. Ele leva em conta tanto o estado atual do jogo quanto o estado das máquinas de recompensa que rastreiam a conclusão das tarefas.

O processo de aprendizado envolve os agentes tomando ações no jogo, observando os resultados e atualizando suas estratégias com base em se estão alcançando seus objetivos. Por meio de interações ao longo do tempo, eles podem aprender como responder de forma eficaz às ações do oponente, levando a melhores resultados com base nas recompensas definidas.

#Processo de Aprendizado

Nosso algoritmo configura um jogo de estágio para cada passo do tempo, que é definido pelas funções Q atuais dos agentes. As funções Q ajudam a avaliar as recompensas esperadas com base no estado atual e nas ações de ambos os jogadores. Quando ambos os jogadores conhecem as funções Q um do outro, podem derivar estratégias que refletem a melhor resposta, levando-os a um equilíbrio de Nash-um estado onde nenhum jogador pode se beneficiar mudando sua estratégia sozinho.

#Estudos de Caso

Para testar a eficácia do nosso algoritmo, realizamos três estudos de caso. Cada estudo de caso envolve colocar [Ego] e [Adv] em um mundo de grade onde eles devem aprender a completar suas respectivas tarefas enquanto competem entre si.

#Estudo de Caso I

No primeiro estudo de caso, o objetivo é relativamente simples. [Ego] quer chegar à sua base de poder, enquanto [Adv] faz o mesmo. Os agentes aprendem a capturar um ao outro sob condições específicas. Nosso algoritmo demonstra um processo de aprendizado bem-sucedido, onde [Ego] completa sua tarefa após um número definido de episódios.

#Estudo de Caso II

O segundo estudo de caso aumenta a complexidade das tarefas. Aqui, [Ego] deve realizar uma série de ações em uma ordem específica para se tornar o agente mais poderoso. Os desafios adicionais dificultam [Adv] em counterar [Ego] efetivamente. Mesmo com a dificuldade aumentada, nosso algoritmo continua aprendendo e se adaptando para alcançar resultados bem-sucedidos.

#Estudo de Caso III

No último estudo de caso, introduzimos aleatoriedade permitindo que [Adv] comece em um de dois locais diferentes. Essa incerteza adicional testa a capacidade de ambos os agentes de adaptar suas estratégias em tempo real com base nas condições em mudança. Mais uma vez, nosso algoritmo se sai bem, mostrando sua capacidade de aprender sob circunstâncias variadas.

#Análise Comparativa dos Métodos

Durante os estudos de caso, comparamos nosso algoritmo com vários métodos de referência para avaliar seu desempenho. Também analisamos como diferentes abordagens conseguem aprender e convergir para estratégias eficazes.

Nossas descobertas mostram que o método proposto consistentemente supera os métodos de referência, conseguindo completar tarefas com menos episódios. Enquanto outros métodos tiveram dificuldade em convergir para um estado estável, nossa abordagem mostrou aprendizado robusto, tornando-a mais adequada para ambientes competitivos semelhantes.

#Conclusão

Esta pesquisa destaca o potencial de usar máquinas de recompensa para lidar com estruturas de recompensa complexas e não-Markovianas em jogos estocásticos de dois agentes. O nosso Q-learning com máquinas de recompensa permite que agentes adaptem suas estratégias com base em uma sequência de eventos e interações passadas, em vez de apenas no estado presente.

Os estudos de caso confirmam a eficácia do método proposto, mostrando que ele consegue navegar com sucesso pelos desafios impostos pelas recompensas não-Markovianas. Este trabalho abre caminho para futuras explorações em configurações multiagente e a aplicação de máquinas de recompensa em cenários mais complexos, como aqueles envolvendo vários agentes ou diferentes formas de aprendizado por reforço.

No geral, nossa pesquisa abre novas avenidas para utilizar sistemas de recompensa estruturados em ambientes de aprendizado competitivo, abrindo caminho para futuros avanços na área.