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Go-Bigger访谈录|华科学子挑战多智能体设计,开启强化学习进化之路

时间:2026-01-03 01:18:29
Go-Bigger访谈录|华科学子挑战多智能体设计,开启强化学习进化之路
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“重铸429荣光队”在Go-Bigger决策智能挑战赛中荣获第5名,其参赛过程、方案设计及赛后思考如下:参赛背景与组队过程赛事背景:2022年5月28日,OpenDILab举办全球首届“AI球球大作战:Go-Bigger多智能体决策智能挑战赛”,吸引近1500支队伍参赛,最终6支队伍分享15万奖金。组队契机:队长丁远东在跟进导师任务时发现比赛,因《球球大作战》是其高中喜爱的游戏,且希望深入研究多智能体强化学习,遂邀请实验室师弟师妹组队参赛。队伍构成:全员来自研究深度强化学习的实验室,指导老师金燕为微软研究院铸星计划访问学者(2020)。队伍分工明确,丁远东和吴双负责算法设计,邱泽元和侯东平负责算法评估。方案设计:基于规则的分层策略策略分层:将Agent策略分为high level policy和low level policy。High level policy:将决策分为三个动作——进攻、逃跑和发育。Low level policy:具体实现上述动作,例如进攻时如何选择目标、逃跑时如何规划路径等。设计逻辑:通过分层结构简化决策复杂度,确保Agent在不同场景下能快速响应。比赛过程与问题解决资源限制:实验室服务器需支持其他研究任务,无法为强化学习方案提供充足算力,最终选择规则方案。技术挑战:环境熟悉度:通过阅读OpenDILab repo库文档和源代码,理解环境参数设定。代码调试:团队成员共同排查代码bug,避免模型性能下降。协作模式:日常讨论在实验室办公室进行,429为办公室编号,队伍以此命名以表争光决心。新生加入实验室后,通过学习资料和互助小组快速掌握基础算法和代码。赛后复盘与改进方向方案优化思路:组合策略:训练两层结构,将强化学习与规则组合。例如,单独训练采集、合作进攻、逃跑等策略,再用规则整合。分层调用:底层策略用规则实现,高层策略用强化学习调用规则,通过高级动作序列控制。深度强化学习落地思考:鲁棒性:需解决Robust-RL、Meta-RL等问题,提升模型适应性。样本效率:减少训练所需数据量,提高学习速度。训练稳定性:避免模型性能波动,确保结果可靠。参赛收获与未来展望个人成长:队长丁远东通过比赛学习了多智能体强化学习算法和常用结构,为后续项目(如多智能体强化学习研究)奠定基础。团队成员在协作中提升问题解决能力,例如通过讨论打开规则设计新思路。未来目标:参加下一届Go-Bigger挑战赛,开发更优的规则与强化学习融合方案。继续探索深度强化学习落地应用,解决鲁棒性、样本效率等关键问题。
时间:2026-01-03 01:18:31
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