本發(fā)明屬于博弈策略，具體涉及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的博弈策略優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、博弈策略指的是在博弈論中，為了在競(jìng)爭(zhēng)或合作情境中獲得最佳結(jié)果而制定的計(jì)劃和方法。常見(jiàn)的博弈策略包括納什均衡、零和博弈策略、混合策略、囚徒困境、占優(yōu)策略以及反向推理。納什均衡指的是在博弈中，所有參與者在已知其他參與者策略的情況下，沒(méi)有人能通過(guò)單方面改變自己的策略來(lái)獲得更好的結(jié)果；零和博弈策略則是在一個(gè)參與者的得分等于另一個(gè)參與者的損失的情況下進(jìn)行的策略選擇；混合策略是在不同策略之間進(jìn)行隨機(jī)選擇以應(yīng)對(duì)不確定性；囚徒困境揭示了合作的潛在好處以及個(gè)人理性可能導(dǎo)致的次優(yōu)結(jié)果；占優(yōu)策略是在所有情況下都能比其他策略取得更好結(jié)果的策略；反向推理通過(guò)對(duì)對(duì)手可能采取的策略進(jìn)行推理，來(lái)決定自己的最佳策略。博弈策略廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、軍事戰(zhàn)略和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等領(lǐng)域，用于分析和預(yù)測(cè)個(gè)體或集體在復(fù)雜互動(dòng)中的行為。

2、現(xiàn)有的博弈策略優(yōu)化方法的自我調(diào)整效率較差，不便于在不斷變化的環(huán)境中自我調(diào)整，且不便于應(yīng)用于單智能體、多智能體和協(xié)作型博弈，難以適應(yīng)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的博弈環(huán)境，為此我們提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的博弈策略優(yōu)化方法來(lái)解決上述問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的博弈策略優(yōu)化方法，能夠在不斷變化的環(huán)境中自我調(diào)整，適應(yīng)復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的博弈環(huán)境，通過(guò)訓(xùn)練和模擬從交互數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并優(yōu)化策略，其靈活性允許應(yīng)用于單智能體、多智能體和協(xié)作型博弈，并通過(guò)實(shí)時(shí)調(diào)整超參數(shù)和策略來(lái)應(yīng)對(duì)環(huán)境變化，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和分析提升了策略的科學(xué)性和精確性，也推動(dòng)博弈理論的創(chuàng)新。

2、本發(fā)明采取的技術(shù)方案具體如下：

3、一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的博弈策略優(yōu)化方法，所述博弈策略優(yōu)化方法包括以下步驟：

4、s1.定義博弈模型：確定博弈的基本結(jié)構(gòu)，包括博弈者、行動(dòng)空間、獎(jiǎng)勵(lì)結(jié)構(gòu)，定義每個(gè)博弈者的策略空間，即可以采取的所有可能的行動(dòng)策略；

5、s2.選擇強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法：根據(jù)單智能體、多智能體選擇算法，包括q-learning、deepq-networks、策略梯度方法、actor-critic方法、獨(dú)立q-learning、基于協(xié)作的策略優(yōu)化方法；

6、s3.初始化：為每個(gè)博弈者初始化策略，使用基于價(jià)值的方法，初始化價(jià)值函數(shù)；

7、s4.收集數(shù)據(jù)：在訓(xùn)練過(guò)程中記錄博弈數(shù)據(jù)，包括博弈者的行動(dòng)、獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)、策略更新，對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別策略中存在的問(wèn)題或改進(jìn)的機(jī)會(huì)；

8、s5.調(diào)整和優(yōu)化超參數(shù)：在訓(xùn)練過(guò)程中，調(diào)整強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的超參數(shù)，根據(jù)超參數(shù)調(diào)整的結(jié)果，優(yōu)化策略訓(xùn)練過(guò)程，提高訓(xùn)練效率和策略質(zhì)量；

9、s6.訓(xùn)練過(guò)程：模擬博弈過(guò)程，博弈者按照當(dāng)前策略進(jìn)行對(duì)局，獲得獎(jiǎng)勵(lì)和反饋，根據(jù)反饋更新策略；

10、s7.策略評(píng)估：通過(guò)對(duì)戰(zhàn)測(cè)試、收益計(jì)算方式進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估訓(xùn)練后的策略在博弈中的表現(xiàn)，根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)策略進(jìn)行改進(jìn)和調(diào)整；

11、s8.迭代訓(xùn)練：進(jìn)行多輪訓(xùn)練和策略更新；

12、s9.實(shí)際應(yīng)用：將優(yōu)化后的策略應(yīng)用到實(shí)際博弈環(huán)境中，在實(shí)際應(yīng)用中監(jiān)控策略表現(xiàn)，并根據(jù)需要進(jìn)一步調(diào)整。

13、在一種優(yōu)選方案中，所述定義博弈模型還包括確定博弈中的參與者，博弈者可以是個(gè)人、團(tuán)隊(duì)或自動(dòng)化系統(tǒng)，確定在博弈中，博弈者在執(zhí)行特定行動(dòng)后會(huì)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰，明確博弈進(jìn)行的規(guī)則，包括每輪的行動(dòng)順序、行動(dòng)的合法性、狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則，確定博弈中所有可能的狀態(tài)，描述博弈者之間的互動(dòng)方式，包括競(jìng)爭(zhēng)、合作、混合策略，確定博弈者對(duì)博弈信息的了解程度，包括完全信息或不完全信息，明確每個(gè)博弈者在博弈中追求的目標(biāo)，確定優(yōu)化策略的目標(biāo)，通過(guò)實(shí)際或模擬對(duì)局驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果調(diào)整博弈模型的定義，修改不符合實(shí)際情況的部分。

14、在一種優(yōu)選方案中，所述選擇強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法還包括確定狀態(tài)空間和行動(dòng)空間的復(fù)雜性，理解獎(jiǎng)勵(lì)的即時(shí)性和延遲性，確定是否需要離線訓(xùn)練或在線訓(xùn)練，確定是否有環(huán)境模型，如果有模型，可以使用模型基方法；如果沒(méi)有模型，則使用模型無(wú)關(guān)方法，評(píng)估所選算法的計(jì)算資源需求，包括訓(xùn)練時(shí)間和存儲(chǔ)需求，評(píng)估算法的收斂性和穩(wěn)定，在實(shí)際或模擬環(huán)境中測(cè)試選擇的算法，驗(yàn)證其在博弈中的表現(xiàn)，對(duì)算法的性能進(jìn)行評(píng)估，包括收斂速度、策略質(zhì)量、計(jì)算效率。

15、在一種優(yōu)選方案中，所述選擇強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法還包括確定狀態(tài)空間和行動(dòng)空間的復(fù)雜性，理解獎(jiǎng)勵(lì)的即時(shí)性和延遲性，確定是否需要離線訓(xùn)練或在線訓(xùn)練，確定是否有環(huán)境模型，如果有模型，可以使用模型基方法；如果沒(méi)有模型，則使用模型無(wú)關(guān)方法，評(píng)估所選算法的計(jì)算資源需求，包括訓(xùn)練時(shí)間和存儲(chǔ)需求，評(píng)估算法的收斂性和穩(wěn)定，在實(shí)際或模擬環(huán)境中測(cè)試選擇的算法，驗(yàn)證其在博弈中的表現(xiàn)，對(duì)算法的性能進(jìn)行評(píng)估，包括收斂速度、策略質(zhì)量、計(jì)算效率。

16、在一種優(yōu)選方案中，所述收集數(shù)據(jù)還包括記錄每個(gè)博弈者在每個(gè)時(shí)間步所采取的行動(dòng)，對(duì)于多智能體環(huán)境，記錄每個(gè)智能體的行動(dòng)，記錄每個(gè)行動(dòng)所獲得的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)以及任何延遲獎(jiǎng)勵(lì)，記錄每個(gè)時(shí)間步的環(huán)境狀態(tài)，包括博弈中的當(dāng)前狀態(tài)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移，記錄當(dāng)前的策略參數(shù)或策略概率分布，了解策略在訓(xùn)練過(guò)程中的變化，選擇數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)記錄的數(shù)據(jù)，包括列表、字典、數(shù)據(jù)庫(kù)，在訓(xùn)練過(guò)程中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)記錄機(jī)制，包括使用回調(diào)函數(shù)、日志記錄器或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，根據(jù)數(shù)據(jù)量和使用需求選擇數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，包括本地文件、數(shù)據(jù)庫(kù)或云存儲(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份和保護(hù)，去除重復(fù)、錯(cuò)誤或不完整的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合分析的格式，進(jìn)行必要的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,分析策略在訓(xùn)練過(guò)程中是否穩(wěn)定,評(píng)估策略的效果，包括平均獎(jiǎng)勵(lì)、勝率、收益。

17、在一種優(yōu)選方案中，所述調(diào)整和優(yōu)化超參數(shù)還包括決定策略更新過(guò)程中的步長(zhǎng)，決定未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)對(duì)當(dāng)前行動(dòng)的影響，決定經(jīng)驗(yàn)回放數(shù)據(jù)集的大小，決定每次更新策略使用的數(shù)據(jù)量的多少，設(shè)定參數(shù)的取值范圍，并遍歷所有組合，找到最優(yōu)超參數(shù),隨機(jī)選取參數(shù)值，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)找到表現(xiàn)較好的超參數(shù)組合,基于貝葉斯準(zhǔn)則進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，使用模型預(yù)測(cè)性能并進(jìn)行最小的必要實(shí)驗(yàn),模擬進(jìn)化過(guò)程，通過(guò)繁殖、變異、選擇和淘汰找到最優(yōu)解,根據(jù)設(shè)計(jì)好的超參數(shù)搜索策略，設(shè)置實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行多次訓(xùn)練和評(píng)估,記錄每次實(shí)驗(yàn)的超參數(shù)組合和性能指標(biāo)，通過(guò)比較不同超參數(shù)組合的結(jié)果，分析哪些超參數(shù)對(duì)性能影響較大,基于分析的結(jié)果對(duì)超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，包括降低學(xué)習(xí)率、增加經(jīng)驗(yàn)回放容量，測(cè)試策略在不同環(huán)境下的表現(xiàn)，評(píng)估策略的泛化能力。

18、在一種優(yōu)選方案中，所述訓(xùn)練過(guò)程還包括使用預(yù)設(shè)的初始策略或隨機(jī)策略啟動(dòng)訓(xùn)練，每個(gè)博弈者根據(jù)當(dāng)前策略選擇行動(dòng)，在每個(gè)時(shí)間步中，記錄博弈者的選擇，在每次行動(dòng)后，環(huán)境狀態(tài)會(huì)發(fā)生變化，更新?tīng)顟B(tài)信息，根據(jù)博弈者的行動(dòng)和當(dāng)前狀態(tài)，計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)，并記錄獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，記錄每個(gè)時(shí)間步的狀態(tài)、行動(dòng)和獎(jiǎng)勵(lì)，記錄當(dāng)前策略的參數(shù)或概率分布，根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)和策略目標(biāo)計(jì)算損失函數(shù)，損失函數(shù)包括q-learning中的td誤差、策略梯度中的對(duì)數(shù)概率和獎(jiǎng)勵(lì)的乘積，計(jì)算當(dāng)前策略的預(yù)測(cè)誤差，即當(dāng)前策略的價(jià)值估計(jì)與實(shí)際獎(jiǎng)勵(lì)之間的差距，使用梯度下降或其他優(yōu)化算法更新策略參數(shù)，根據(jù)策略更新的結(jié)果，調(diào)整策略，從經(jīng)驗(yàn)回放池中隨機(jī)抽取樣本，以減少樣本間的相關(guān)性，使用經(jīng)驗(yàn)回放中的樣本更新策略或價(jià)值函數(shù)。

19、在一種優(yōu)選方案中，所述策略評(píng)估還包括評(píng)估策略的總獎(jiǎng)勵(lì)、平均獎(jiǎng)勵(lì)、獎(jiǎng)勵(lì)方差，在博弈環(huán)境中測(cè)試策略的勝率或成功率，計(jì)算策略在不同場(chǎng)景或時(shí)間段內(nèi)的累計(jì)收益，將訓(xùn)練后的策略與其他策略進(jìn)行對(duì)戰(zhàn)，包括基線策略、隨機(jī)策略、對(duì)手策略，在不同環(huán)境條件下測(cè)試策略的表現(xiàn)，與現(xiàn)有最佳策略或其他比較策略進(jìn)行對(duì)比，分析策略的相對(duì)性能，識(shí)別策略在某些情況下表現(xiàn)不佳的原因，分析獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制是否需要調(diào)整，檢查策略是否存在不穩(wěn)定性或過(guò)度擬合現(xiàn)象，基于評(píng)估結(jié)果，調(diào)整策略參數(shù)或改進(jìn)策略模型。

20、在一種優(yōu)選方案中，所述迭代訓(xùn)練還包括選擇初始策略，包括隨機(jī)策略、簡(jiǎn)單策略或預(yù)訓(xùn)練的策略，初始化策略網(wǎng)絡(luò)或價(jià)值函數(shù)，準(zhǔn)備進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練環(huán)境中運(yùn)行多輪對(duì)局，收集狀態(tài)、行動(dòng)、獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)據(jù)，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)計(jì)算策略的損失函數(shù)，使用梯度下降或其他優(yōu)化算法更新策略參數(shù)，應(yīng)用策略更新規(guī)則或價(jià)值函數(shù)更新規(guī)則，調(diào)整策略以提高未來(lái)的表現(xiàn)。

21、在一種優(yōu)選方案中，所述實(shí)際應(yīng)用還包括確保實(shí)際博弈環(huán)境已準(zhǔn)備好，并與訓(xùn)練環(huán)境具有相似性，將優(yōu)化后的策略集成到實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)中，包括必要的軟件和硬件接口，將訓(xùn)練過(guò)程中獲得的策略參數(shù)、模型或網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)入實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)，在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行初步的策略測(cè)試。

22、本發(fā)明取得的技術(shù)效果為：

23、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法能夠在不斷變化的環(huán)境中自我調(diào)整，從而使策略能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的博弈環(huán)境，通過(guò)訓(xùn)練和模擬博弈過(guò)程，算法能夠從大量的交互數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并不斷優(yōu)化策略，進(jìn)而提高策略的有效性，通過(guò)對(duì)策略進(jìn)行迭代訓(xùn)練和評(píng)估，能夠找到在特定博弈環(huán)境下表現(xiàn)最優(yōu)的策略，這種優(yōu)化不僅考慮了當(dāng)前的表現(xiàn)，還能適應(yīng)潛在的變化和不確定性；

24、該方法可以應(yīng)用于各種博弈模型，包括單智能體、多智能體和協(xié)作型博弈，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的靈活性使其可以適應(yīng)不同的博弈復(fù)雜性和策略空間，根據(jù)博弈的具體需求和復(fù)雜性，可以選擇適合的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，從而提高策略優(yōu)化的效率和效果，在訓(xùn)練過(guò)程中，算法能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整超參數(shù)和策略，基于反饋不斷優(yōu)化策略，這樣可以在實(shí)際應(yīng)用中及時(shí)應(yīng)對(duì)環(huán)境的變化；

25、通過(guò)系統(tǒng)地收集和分析博弈數(shù)據(jù)，能夠識(shí)別策略中的不足，并進(jìn)行針對(duì)性的改進(jìn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法提高了策略優(yōu)化的科學(xué)性和精確性，通過(guò)對(duì)策略進(jìn)行全面的評(píng)估和對(duì)戰(zhàn)測(cè)試，可以確保策略的有效性和魯棒性，避免了過(guò)度擬合和策略的不穩(wěn)定性，通過(guò)將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于博弈策略優(yōu)化，不僅能夠改善實(shí)際應(yīng)用中的策略，還能推動(dòng)博弈理論的發(fā)展和創(chuàng)新。