AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
78/100 第八週：📌 多智慧體與競合學習
78.多人合作模擬：AI 足球賽 ⚽ 訓練「隊形」與戰術！
________________________________________
🎯 單元目標：
了解多智慧體強化學習在實際團隊任務中的應用方式，並以「AI 足球賽」為例，說明合作策略、隊形訓練與戰術演化的重點技術。
________________________________________
🧠 一、AI 足球環境簡介
AI 足球（如 Google DeepMind 的 Google Research Football 環境）是多智能體合作與競爭的典型應用場景：
特徵項目 說明
智能體數量 每隊數名智慧體（如 3 vs 3 或 11 vs 11）
任務複雜性 結合 合作（傳球）、對抗（搶球） 與 目標導向（射門）
決策時序 必須即時做出反應，根據球的位置與隊友/對手行動
動作空間 離散動作（走、跑、傳、射）或連續控制（位置、方向）
________________________________________
⚙️ 二、學習架構設計：訓練團隊協同作戰
在訓練 AI 足球隊時，我們需要考慮的不只是單一 agent，而是整體團隊行為的協同：
🧩 重點元素：
元件 功能
Policy Sharing（策略共享） 同隊 agent 使用相同策略，減少訓練成本
Role Assignment（角色分配） 如前鋒/後衛，依觀察自行選擇角色
Communication Module（通信模組） 隱式或顯式方式讓 agent 分享觀測
Reward Shaping（獎勵設計） 考慮 射門成功、傳球成功、助攻、失誤懲罰 等多因素
________________________________________
🎮 三、訓練技巧實例：Google Football + PPO
以 PPO（Proximal Policy Optimization）為基礎的訓練流程：
1. 觀測（Observation）：球場座標、球位置、隊友/對手相對位置
2. 策略輸出（Action）：如向哪邊移動、是否傳球或射門
3. 獎勵計算（Reward）：成功得分 +1，失誤 -0.1，助攻 +0.3
4. 批次訓練（Batch Training）：透過並行模擬加速學習
5. 合作演化（Self-play / Curriculum）：從簡單敵人→更強敵人，讓策略逐漸演化
________________________________________
🧠 四、隊形學習與戰術演化
AI 不只是隨意移動，它可以進化出具備「隊形意識」與「戰術決策」的行為：
行為 學習機制
🟦 隊形維持 reward 中加入「與隊友平均距離」項，避免聚集或散亂
🔁 傳球輪轉 提升「傳球後助攻成功」的回饋值，強化配合
🧠 採取掩護行動 觀測對手位置，避免直線衝撞，強化策略空間中的多樣性
________________________________________
📈 五、實作資源推薦
• ⚽ Google Research Football
• 🧠 相關論文：Multi-Agent Reinforcement Learning in Soccer (ICML, NeurIPS)
• 🔧 可搭配 RLlib、Stable-Baselines3 等框架實作
________________________________________
✨ 小結：
• AI 足球是一個極具挑戰性的多智慧體強化學習場景，結合合作、對抗與策略判斷
• 重點在於如何 設計團隊獎勵與個體決策間的平衡，並引導策略演化出複雜隊形與戰術
• 是現代 AI 自主決策能力發展的重要方向
