这是一项具有军事价值的研究。在多智能体对抗游戏中，团队的组建是一个至关重要的问题。每个智能体在游戏中都有不同的角色和功能，如何有效地组建一个团队，以便在复杂的对抗环境中最大化整体性能，一直是研究的重点。然而现有的团队组建算法面临许多挑战。传统方法往往无法充分考虑团队内部的协作以及对手的策略，导致团队选择的优化效果不理想。此外，面对复杂多变的对手策略，现有算法在适应性和多样性方面也存在明显不足。

10 月 18 日，卡内基梅隆大学和美国海军研究实验室的联合研究团队提出了一种名为BERTeam的算法，旨在利用Transformer模型改进团队的组建过程。Transformer作为一种生成模型，可以通过序列生成的方式高效地选择团队成员，并根据对手的行为生成适应性更强的团队。BERTeam不仅能够选择固定策略代理的团队，还可以与个体代理的策略共同训练，实现团队组建的动态优化。

为了进一步提升团队的适应性和多样性，BERTeam集成了协同进化深度强化学习方法。通过这种方法，个体智能体在多样化的对抗环境中不断学习和进化，最终形成最优团队。在仿真平台Pyquaticus上的测试结果表明，BERTeam能够有效学习到强大且非平凡的团队构成。

这个研究团队汇集了卡内基梅隆大学和美国海军研究实验室的专家。Pranav Rajbhandari来自卡内基梅隆大学，该校在计算机科学和人工智能领域享有盛名。Prithviraj Dasgupta和Donald Sofge则分别来自美国海军研究实验室，这一机构致力于前沿科技的研究与应用。他们的合作充分利用了学术界和政府研究机构的技术力量，为BERTeam算法的提出和实现提供了坚实的基础。结合团队在多智能体系统和对抗游戏领域的深厚积累，他们成功地在这一研究领域取得了新的突破。

方法

在多智能体对抗游戏中，团队构建是一项关键任务。为了有效应对这一任务，研究团队提出了一种名为BERTeam的算法，通过引入Transformer模型和协同进化深度强化学习，旨在改进团队组建过程。下面，我们将详细解读该算法的基本原理和设计、模型架构、训练过程以及实验设置。

算法概述

BERTeam算法的基本原理在于利用Transformer模型来进行团队选择，并结合协同进化深度强化学习方法进行训练。Transformer模型在自然语言处理领域表现出色，其序列生成机制为多智能体系统中的团队选择提供了新的可能性。BERTeam通过序列生成的方式，从多个候选代理中选择最优团队成员，从而确保团队在对抗环境中具有竞争力。

图1:BERTeam的核心，一个Transformer网络。

在多智能体对抗游戏中，每个智能体都具备独特的行为和策略。BERTeam利用Transformer的优势，将团队选择问题视为一个序列生成问题，通过条件分布预测下一个代理，从而逐步生成一个团队。该方法不仅能够高效地选择团队成员，还能在面对不同对手时生成适应性更强的团队。

模型架构

BERTeam的核心是Transformer模型，其序列生成机制使其能够根据输入生成符合特定条件的序列。在团队选择过程中，Transformer模型的输入包括环境观测数据和部分已选择的团队成员。通过条件分布的迭代预测，BERTeam逐步生成一个完整的团队。

在具体实现中，Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器将输入的环境观测数据转换为嵌入向量，解码器则根据这些嵌入向量生成下一个团队成员的概率分布。通过反复调用解码器，BERTeam最终生成一个完整的团队序列。

为了提高模型的训练效率和生成能力，BERTeam使用了Masking技术。在训练过程中，部分团队成员信息会被掩码，模型需要根据已知的信息预测被掩码的成员，从而提升其生成能力和鲁棒性。

训练过程

BERTeam的训练过程分为两个阶段：Masked Language Model（MLM）训练和协同进化训练。

图2:BERTeam与共同进化RL的训练。

在MLM训练阶段，模型通过预测掩码位置的代理来学习团队选择的条件分布。训练数据由多场对抗游戏的结果构成，每场游戏的结果都用于更新模型的参数。通过反复训练，BERTeam逐渐学会生成表现良好的团队。

协同进化训练阶段则结合了深度强化学习和自我对弈方法。个体代理在不断与不同对手进行对抗的过程中，通过自我对弈策略，逐渐进化出适应性更强的策略。BERTeam与协同进化训练结合，通过选择最优团队成员，实现团队的动态优化。

实验设置

为了验证BERTeam的有效性，研究团队选择了一个名为Pyquaticus的平台进行实验。Pyquaticus是一个仿真的抢旗游戏平台，使用自主船只进行对抗。在实验中，研究团队分别测试了固定策略代理和协同进化代理的表现。

图3:Aquaticus游戏及其模拟版本。

在固定策略代理的实验中，研究团队预先设定了多种不同策略的代理，包括随机代理、防守代理和进攻代理。通过对这些固定策略代理进行训练和测试，评估BERTeam在固定策略团队选择中的表现。

在协同进化代理的实验中，研究团队使用了协同进化深度强化学习方法，对代理的策略进行动态训练和优化。通过不断的自我对弈和策略进化，BERTeam与协同进化代理相结合，实现了团队选择和策略优化的双重改进。

通过这些实验，研究团队验证了BERTeam在多智能体对抗游戏中的有效性和鲁棒性，为未来的研究和应用提供了重要参考。BERTeam通过结合Transformer模型和协同进化深度强化学习，为多智能体对抗游戏中的团队构建提供了新的解决方案，其在实验中的出色表现证明了这一方法的潜力和优势。

实验结果

固定策略代理实验

在研究BERTeam算法时，首先需要验证其在固定策略代理中的效果。通过观察BERTeam学习的团队分布，可以看到算法在训练过程中逐渐偏向于某些团队组合。数据显示，BERTeam在固定策略代理的选择上展现出非均匀的分布，特别是对强力进攻代理的偏好显而易见。在训练初期，BERTeam更倾向于选择两个强力进攻代理组成的团队，但随着训练的深入，算法开始倾向于选择一个强力进攻代理和一个防守代理的平衡团队。

算法1：通过协同进化自玩训练智能体群体的算法。

通过对团队Elo排名的比较可以发现，BERTeam在预测最佳团队组合上表现出色。表格显示，算法预测的前两名团队与实际表现最佳的团队一致，分别是(2, 5)和(2, 2)组合，其出现概率分别为14%和13%。虽然其他团队的排名略有差异，但整体来说，BERTeam对团队表现的预测较为准确。这表明，BERTeam能够有效识别并选择在固定策略代理中表现优异的团队。

协同进化代理实验

为了进一步验证BERTeam在动态环境下的表现，研究团队进行了协同进化代理实验。在这些实验中，代理通过自我对弈策略不断进化，BERTeam则负责选择最优团队组合。在训练过程中，算法通过侵略度量来评估代理的行为，并据此调整团队选择策略。

结果显示，BERTeam能够在协同进化过程中学到不同代理之间的相似性，并通过初始嵌入向量有效地推断代理的行为。具体来说，代理被分为进攻和防守两类，并进一步根据Elo值分为强和弱。通过对各类代理嵌入向量的分析可以发现，BERTeam对表现相似的代理赋予了较高的相似性，这说明算法在推断缺失数据时表现出色。

图4:BERTeam在整个训练过程中的分布，按概率排序（底部最大）。

在团队分布方面，BERTeam偏向于选择平衡团队，约75%的分布由一个防守和一个进攻成员组成。这一结果与固定策略实验的观察一致，进一步验证了BERTeam在动态环境下的有效性和鲁棒性。

与MCAA的比较

为了全面评估BERTeam的性能，研究团队将其与MCAA算法进行了对比。结果显示，BERTeam在团队选择和训练时间上均优于MCAA算法。在训练过程中，使用BERTeam进行团队选择的试验结果明显优于使用MCAA主算法的试验。BERTeam能够在个体代理级别上学习分布，而MCAA只能选择每个岛屿在团队中的比例，这使得BERTeam在处理不同代理组合时表现更好。

图5:BERTeam在训练有素的代理上学习到的分布。

表格比较了不同算法的性能和训练时间。BERTeam在代理Elo值和训练效率上均表现出色，进一步证明了其在多智能体对抗游戏中的优势。通过对比可以发现，BERTeam不仅在性能上优于MCAA，还在训练时间上具有明显优势。

图6:BERTeam总分布和Elos。

总体而言，BERTeam通过结合Transformer模型和协同进化深度强化学习，为多智能体对抗游戏中的团队组建提供了新的解决方案。其在实验中的出色表现证明了这一方法的潜力和优势，为未来的研究和应用提供了重要参考。通过对BERTeam学习的团队分布、团队Elo排名、代理嵌入向量和与MCAA算法的比较，可以清晰地看到该算法在不同环境下的有效性和鲁棒性。

讨论

算法优势

在多智能体对抗游戏中，团队选择是至关重要的一环。BERTeam算法凭借其创新性和鲁棒性，在团队选择上表现出了显著的优势。首先，BERTeam的核心在于其基于Transformer的序列生成机制。Transformer模型具备强大的序列生成能力，能够在条件分布下预测下一个代理，从而逐步生成一个最优团队。这一机制不仅提高了团队选择的效率，还增强了模型在应对不同对手时的适应性。通过条件分布的迭代预测，BERTeam可以生成在特定环境下表现最佳的团队，从而在对抗环境中占据优势。

BERTeam在团队选择上的有效性主要体现在两个方面。首先，算法在固定策略代理和协同进化代理的实验中，均能够有效识别并选择表现优异的团队。在固定策略代理实验中，BERTeam通过训练逐渐学会选择表现最优的团队组合。而在协同进化代理实验中，算法结合深度强化学习，通过自我对弈策略，不断优化团队选择，实现了团队的动态优化。这些结果表明，BERTeam不仅能够学习并生成强大的团队，还能在动态环境中保持其鲁棒性。

其次，Transformer模型在代理行为学习中的应用也是BERTeam的显著优势之一。Transformer模型通过初始嵌入向量学习代理之间的相似性，并在生成团队时将这些相似性纳入考量。这一过程类似于自然语言处理中词向量的学习，使得BERTeam能够通过推断代理行为来处理缺失的数据。这种能力使得算法在应对复杂多变的对抗环境时，表现出更高的适应性和灵活性。

局限性和挑战

尽管BERTeam在多智能体对抗游戏中的表现令人瞩目，但其在实际应用中仍然面临一些局限性和挑战。首先，训练数据的依赖性是一个重要问题。BERTeam的性能在很大程度上依赖于高质量的训练数据。在实际应用中，收集和标注大量的高质量训练数据可能是一项耗时且昂贵的任务。如果训练数据不足或质量不高，算法的性能将大打折扣。此外，BERTeam在训练过程中需要处理大量的游戏数据，这对计算资源提出了较高的要求。

另一个挑战是超参数优化的复杂性。BERTeam在训练过程中涉及多个超参数的调整，这些超参数对算法的性能有着重要影响。优化这些超参数需要大量的实验和调试工作，且不同的应用场景可能需要不同的超参数设置。因此，在实际应用中，如何高效地调整和优化超参数，仍然是一个亟待解决的问题。

此外，BERTeam在应对未知对手和策略时，尽管表现出了较高的适应性，但在极端情况下，仍可能存在策略失效的风险。在多智能体对抗游戏中，对手的策略往往复杂多变，如何确保BERTeam在各种对抗环境下都能保持其优势，是未来研究的一个重要方向。

结论与未来研究

研究结论

在多智能体对抗游戏中，团队的组建和选择至关重要，BERTeam算法在这一领域展示了强大的能力和潜力。通过引入Transformer模型和协同进化深度强化学习，BERTeam能够有效地学习和生成优化的团队组合。实验结果表明，BERTeam不仅在固定策略代理的实验中表现出色，还能在协同进化代理的实验中动态优化团队选择。

BERTeam在团队选择上的有效性主要体现在两个方面。首先，算法通过Transformer的序列生成机制，能够在给定环境条件下高效生成表现优异的团队。其次，BERTeam结合协同进化训练方法，通过自我对弈和策略优化，实现了团队的动态调整和优化。研究表明，BERTeam能够在面对不同对手时保持其竞争力，并在多变的对抗环境中展现出强大的适应性和鲁棒性。

除此之外，BERTeam通过初始嵌入向量学习代理行为的相似性，使其在应对缺失数据时表现出色。这一特性类似于自然语言处理中的词向量学习，使得BERTeam能够更好地推断和处理代理行为，为复杂多变的对抗环境提供了更高的适应性。

未来研究方向

尽管BERTeam在多智能体对抗游戏中的表现令人瞩目，但仍有许多值得进一步探索的研究方向。

条件团队生成的研究是一个重要的方向。当前研究主要集中在无条件团队生成上，未来可以进一步探索如何基于对手的行为和环境观测生成条件团队。通过在团队生成过程中考虑对手的信息，可以进一步提高团队的竞争力和适应性。

其次，未来研究可以扩展到大规模团队和多团队游戏的实验。当前实验主要集中在小规模团队上，而大规模团队和多团队游戏的环境更为复杂，面临的挑战也更多。通过在这些复杂环境中测试和优化BERTeam，可以验证其在更大范围内的有效性和鲁棒性。

进化算法变体的探索也是未来研究的重要方向。当前研究主要使用基础的协同进化算法，而进化算法有许多变体，可以在不同场景下表现出不同的效果。通过探索和测试这些进化算法变体，可以找到与BERTeam训练方案最兼容的算法，从而进一步提高算法的性能。

最后，超参数优化和应用场景的拓展也是未来研究的重要方面。BERTeam的性能在很大程度上依赖于超参数的设置，而不同应用场景可能需要不同的超参数组合。通过系统地优化这些超参数，并在不同的应用场景中进行验证，可以进一步提升BERTeam的性能和适用范围。

综上所述，BERTeam作为一种创新的团队选择算法，通过结合Transformer模型和协同进化深度强化学习，在多智能体对抗游戏中展示了强大的潜力和优势。尽管面临一些挑战，但未来研究的方向为进一步提升和优化BERTeam提供了广阔的空间。随着相关技术的发展和进步，BERTeam有望在更多实际场景中发挥其潜力，为多智能体系统的发展提供新的思路和解决方案。通过条件团队生成、大规模团队实验、进化算法变体探索以及超参数优化等研究，BERTeam将在未来的多智能体对抗游戏中继续展现其卓越的能力和优势。（END）

参考资料：https://arxiv.org/pdf/2410.13769

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