王者榮耀真實遊戲數據集 Hokoff 及其離線強化學習基準

核心概念

本論文介紹了一個基於知名 MOBA 遊戲王者榮耀的全新離線強化學習基準 Hokoff，旨在解決現有離線強化學習數據集缺乏實際應用性的問題，並為離線強化學習和離線多智能體強化學習提供一個更貼近真實世界場景的評估平台。

摘要

論文概述

本論文介紹了一個基於知名多人線上戰鬥競技場（MOBA）遊戲王者榮耀的全新離線強化學習基準 Hokoff。王者榮耀擁有複雜的遊戲機制和龐大的玩家群體，其複雜程度遠超現有的離線強化學習基準測試環境，為模擬真實世界場景提供了巨大潛力。

Hokoff 的主要貢獻

1. 基於真實遊戲的數據集: Hokoff 的數據集來自於王者榮耀，這是一款擁有超過一億活躍玩家的 MOBA 遊戲，其複雜的遊戲機制和策略性決策過程更貼近真實世界的應用場景。
2. 開源且易於使用的框架: Hokoff 提供了一個開源的、易於使用的框架，該框架包含了離線強化學習的完整流程，包括數據採集、訓練和評估，並提供了一些實用的工具，方便研究人員使用。
3. 多樣化的數據集: Hokoff 發布了一系列豐富多樣的數據集，這些數據集是使用一系列具有不同設計因素的預訓練模型生成的，涵蓋了離線強化學習和離線多智能體強化學習。
4. 基準測試和新算法: 基於 Hokoff 框架，作者復現了多種離線強化學習和離線多智能體強化學習算法，並提出了一種專為王者榮耀遊戲中固有的分層動作空間設計的全新基準算法 QMIX+CQL。通過在 Hokoff 數據集上對這些基準進行全面驗證和比較，結果表明，現有的離線強化學習方法在處理複雜任務、泛化能力和多任務學習方面仍存在不足。

Hokoff 的設計理念

為了提高 Hokoff 數據集的實用性，作者在設計數據集時考慮了以下幾個與王者榮耀和其他相關場景的實際應用相一致的設計因素：

1. 多難度: Hokoff 提供了多個難度級別的數據集，以模擬不同玩家水平的遊戲環境。
2. 多任務: 王者榮耀遊戲中擁有多種英雄角色和技能組合，這使得 Hokoff 可以作為一個理想的平台來評估模型在不同任務之間的泛化能力。
3. 泛化性: Hokoff 數據集設計考慮了英雄泛化、對手泛化和等級泛化等多個方面，以評估模型在不同遊戲環境下的泛化能力。
4. 異構隊友: Hokoff 還提供了一些數據集，用於研究在多智能體強化學習中，當隊友能力存在差異時所面臨的挑戰。
5. 子任務: Hokoff 將王者榮耀遊戲分解成多個子任務，例如摧毀砲塔和獲取金幣，以評估算法在特定遊戲目標下的性能。

Hokoff 的意義

Hokoff 的提出為離線強化學習和離線多智能體強化學習的研究提供了一個更具挑戰性和實用性的基準測試平台，有助於推動相關領域的發展。

統計資料

王者榮耀每日活躍玩家超過一億。
Hokoff 數據集包含 1000 條軌跡數據。
HoK1v1 遊戲模式中，英雄池包含 5 個英雄。
HoK3v3 遊戲模式中，英雄池包含 6 個英雄，每個角色分配 2 個英雄。

引述

"The advancement of Offline Reinforcement Learning (RL) and Offline Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) critically depends on the availability of high-quality, pre-collected offline datasets that represent real-world complexities and practical applications."
"However, existing datasets often fall short in their simplicity and lack of realism."
"To address this gap, we propose Hokoff, a comprehensive set of pre-collected datasets that covers both offline RL and offline MARL, accompanied by a robust framework, to facilitate further research."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Hokoff: Real Game Dataset from Honor of Kings and its Offline Reinforcement Learning Benchmarks

by Yun Qu, Boyu... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.10556.pdf

深入探究

現有的離線強化學習方法在處理 Hokoff 數據集時所面臨的挑戰有哪些，如何改進這些方法以提高其在 Hokoff 上的性能？

現有的離線強化學習方法在處理 Hokoff 數據集時面臨以下挑戰：

高維離散動作空間: 與 Atari、Mujoco 等常用環境不同，Hokoff 擁有高維的、層級化的離散動作空間。這對現有算法的探索和策略表示提出了更高的要求。

改進方向:

探索更適合處理層級化動作空間的算法，例如將動作空間分解，並使用分層強化學習方法。
研究更有效的動作表徵方法，例如將動作嵌入到連續空間中，以便於策略網絡的學習。

複雜的多任務學習: Hokoff 中英雄、陣容、對手等因素的多樣性構成了複雜的多任務學習問題。現有算法在處理多任務學習時，往往難以平衡不同任務之間的性能。

改進方向:

研究更有效的多任務學習算法，例如基於元學習或遷移學習的方法，以提高模型對不同任務的泛化能力。
探索根據英雄、陣容、對手等因素對數據進行分類或聚類，並針對不同類別的數據訓練專門的模型。

泛化能力不足: 現有算法在 Hokoff 數據集上的泛化能力有限，在面對未見過的英雄、陣容、對手時，性能 often 下降明顯。

改進方向:

研究更注重泛化能力的算法，例如基於不確定性估計的方法，以提高模型對未見數據的魯棒性。
探索更豐富的數據增強方法，例如模擬不同的對手策略、隨機化遊戲環境等，以提高模型的泛化能力。

團隊合作: Hokoff 的 3v3 模式需要考慮智能體之間的團隊合作。現有算法大多借鑒單智能體離線強化學習方法，難以有效地學習到複雜的團隊合作策略。

改進方向:

研究更專注於多智能體協作的算法，例如集中訓練與分散執行 (CTDE) 的方法，並探索更有效的溝通機制，以促進智能體之間的合作。
探索基於圖網絡或注意力機制的模型架構，以更好地捕捉智能體之間的關係和交互信息。

Hokoff 數據集是否能夠完全代表真實世界場景中的複雜性和挑戰性，是否還有其他因素需要考慮？

儘管 Hokoff 數據集來源於複雜的 MOBA 遊戲，相較於 Atari、Mujoco 等環境更接近真實世界場景，但仍不能完全代表真實世界的複雜性和挑戰性。以下是一些需要考慮的因素：

簡化的環境: Hokoff 雖然包含了許多 MOBA 遊戲的關鍵元素，但相較於真實遊戲，其環境仍然是簡化的。例如，遊戲中的經濟系統、視野機制等方面可能與真實遊戲存在差異。
固定的規則: Hokoff 的遊戲規則是固定的，而真實世界場景 often 更加動態和不可預測。例如，真實世界中的規則可能存在變化，甚至可能出現未知的規則。
缺乏人類行為的多樣性: Hokoff 數據集主要由預訓練模型生成，缺乏真實人類玩家行為的多樣性和不可預測性。

為了使 Hokoff 數據集更加貼近真實世界場景，可以考慮以下改進方向：

增加環境的複雜度: 例如，可以考慮引入更複雜的經濟系統、視野機制、地形設計等，以提高環境的真實性和挑戰性。
引入動態規則: 例如，可以考慮隨機改變遊戲規則，或引入隨機事件，以模擬真實世界場景中的不確定性。
收集人類玩家數據: 可以考慮收集真實人類玩家的遊戲數據，以增加數據的多樣性和真實性。

Hokoff 數據集和框架的開源將如何促進離線強化學習和離線多智能體強化學習領域的發展？

Hokoff 數據集和框架的開源將為離線強化學習和離線多智能體強化學習領域帶來以下促進作用：

提供更真實、更具挑戰性的基準: Hokoff 數據集基於複雜的 MOBA 遊戲，為離線強化學習和離線多智能體強化學習算法提供了更真實、更具挑戰性的基準環境，有助於推動算法的發展。
促進算法的公平比較: Hokoff 框架提供了統一的數據集和評估指標，方便研究者對不同算法進行公平比較，促進算法的改進和創新。
降低研究門檻: Hokoff 框架的開源和易用性將降低離線強化學習和離線多智能體強化學習的研究門檻，吸引更多研究者參與到相關領域的研究中來。
推動應用研究: Hokoff 數據集和框架的開源將促進離線強化學習和離線多智能體強化學習在真實世界場景中的應用研究，例如遊戲 AI、機器人控制等領域。

總之，Hokoff 數據集和框架的開源將為離線強化學習和離線多智能體強化學習領域帶來新的活力，推動相關技術的發展和應用。