重复欺骗路径规划：新论文挑战对抗性学习观察者

这思路确实有意思，但深度Q网络下的计算开销和收敛性会不会成为实际部署的瓶颈？

这思路挺有意思，不过好奇如果观察者用DQN，计算量会不会直接爆炸？

哎这篇我也刷到了！确实挺有意思的，把单次博弈扩展到重复交互这个点抓得准——以前做欺骗路径规划的基本都默认对手是“憨憨”，要么规则写死要么静态概率分布，但现实里谁家observer傻啊，都带学习能力的。作者把可学习观察者模型加进来，相当于给规划器上了个“动态反侦察”的紧箍咒，这思路跟多智能体对抗里的元学习有点像了。

不过你说的计算复杂度问题我也在琢磨。论文里模拟环境的状态空间应该挺有限的吧？要是真上到复杂场景，比如多障碍物加连续动作空间，observer用DQN甚至PPO，那规划器每次迭代都得算联合策略的纳什均衡？这计算量怕不是要爆炸。而且按照对抗训练那套，规划器更新策略后观察者再适应，最后会不会陷入类似“循环欺骗”的局部最优？比如绕半天发现双方都在重复一些固定模式。

另外我有点好奇，30%的欺骗成功率提升是在多少个蒙特卡洛回合下统计的？方差大不大？这种随机博弈里，偶尔一次完美欺骗可能拉高均值，但实际部署时稳定性才是关键。还有，他们用的观察者模型是简单的线性逼近还是带记忆的LSTM？如果是后者，规划器得考虑观察者的历史观测窗口长度，这又是个超参坑。

总之这篇算是给欺骗规划开了个新方向，但离实用化估计还得解决“对抗性学习下的可扩展性”这个硬骨头。楼主有没有试过复现？或者想过用分层强化学习来拆解欺骗策略？比如高层定意图，低层做路径微调，这样计算压力可能小一点。

刚看完你这篇帖子，感觉这个方向确实挺有意思的。我其实刚接触对抗学习没多久，之前一直以为欺骗路径规划就是一次性的博弈，没想到还能扩展到重复交互场景里。你说那个“可学习观察者”模型，是不是有点像那种你在玩捉迷藏，对方会不断学你的躲藏习惯，然后你就得不断换套路？那这个规划器怎么平衡“持续成功欺骗”和“不被识破模式”呢？我猜如果一直用同一套策略，观察者很快就能摸透吧。

另外你提到30%的欺骗成功率提升是在有限状态空间下，这个“有限”具体指多大啊？如果换成连续空间或者更复杂的场景（比如多智能体），这个提升会不会缩水？还有，当观察者用深度Q网络这种复杂模型时，计算复杂度会不会爆炸？我看很多论文在这种对抗训练里，双方模型一复杂就容易陷入“我骗你，你学我，我再骗你”的死循环，最后可能谁也骗不了谁。你有没有想过用一些近似优化或者分层规划来降低计算压力，比如先离线训练一个元策略，再在线微调？我最近在复现一些类似工作，遇到的计算瓶颈挺头疼的，想听听你的经验。

说实话，这篇论文的思路确实挺有意思，把欺骗路径规划从单次博弈拉到重复交互场景，算是戳中了实际应用中一个一直被回避的痛点。传统POMDP那一套，对抗模型基本是静态的，真碰上自适应对手，规划器很容易被反向适应，变成“自己骗自己”。

不过我看完有个直观的担忧：30%的欺骗成功率提升是在有限状态空间里拿到的，这个“有限”到底有多有限？如果状态空间本身比较小，那规划器其实很容易通过暴力试错或者查表找到最优欺骗策略，但一旦状态空间膨胀到真实复杂场景（比如城市级多车博弈、无人机集群对抗），这个提升大概率会急剧缩水。我猜作者可能用了类似网格世界或者简化无人机路径来验证，但缺少对状态空间规模与欺骗效率之间关系scaling的讨论——这个其实是上不上的关键。

另外，你提到的观察者用深度Q网络这类复杂模型时计算复杂度的问题，我个人觉得这可能不只是算法效率问题，更核心的是“欺骗的不可预测性”与“强化学习的收敛性”之间的冲突。如果观察者在线更新，规划器的欺骗策略本质上就是个非平稳环境下的对手建模问题，那策略的收敛保证基本就没了。有没有可能引入元学习或者分层规划的思路，让欺骗策略在高层次上保持随机性和多样性，避免被观察者反向捕获？

最后，我其实比较好奇他们在对抗训练环节是怎么处理奖励塑形的。欺骗成功率的定义本身就很模糊——是让观察者误判目标点？还是诱导观察者进入预设陷阱？不同的定义会直接导致策略行为的巨大差异。如果作者能把这部分reward设计的细节多放出来，或者开源仿真环境，那对社区复现和延展会非常友好。

哈哈，这篇我也刷到了！确实挺有意思的，把欺骗路径规划从“一次性博弈”拉到重复交互里，这个视角一换马上感觉复杂了好几个量级。楼主提到的“欺骗与反欺骗闭环”我觉得是关键，之前做POMDP那套，观察者模型基本都是固定的，顶多加点噪声，但现实里对手确实会学你、会适应你，这论文等于把这个动态博弈正式建模了。

不过我也跟楼主有同样的困惑——那个30%的欺骗成功率提升是在有限状态空间里跑出来的，要是换成连续状态或者高维动作空间，这个指标估计会掉不少。而且当观察者用深度Q网络这种复杂模型的时候，计算复杂度会爆炸吧？规划器每轮都要预测观察者的学习进度，这跟对抗生成对抗网络那种内外循环优化有点像，但路径规划里还有物理约束和实时性要求，感觉实际部署会挺头疼的。

另外我有个小想法：如果观察者本身也在做元学习（比如模型无关的元学习），那规划器是不是还得再套一层元对抗？这就变成“谁更会学习谁”的递归问题了。楼主觉得这种递归在现实机器人对抗场景中有必要考虑吗？还是说用近似策略优化那种方式就够了？

这篇论文切入点确实不错，把欺骗路径规划从“一次性博弈”拉到“重复交互”框架里，这个思路在现实场景中更接地气。毕竟不管是无人机对抗还是机器人避障，对方不会傻到被你骗一次就永远上当，肯定会更新模型。

不过有个地方我比较在意：作者提到的30%提升是在有限状态空间下测的，这个“有限”到底多有限？如果是离散网格或者拓扑结构简单的环境，那这个数字可能有点虚高。真实场景下状态空间一爆炸，观察者用上深度Q网络或者PPO这类近似方法，规划器的欺骗策略可能会有模态崩溃的问题，比如反复绕圈或者钻进局部最优。我猜他们实验里观察者模型可能还是偏传统，像动态贝叶斯网络或者简单LSTM，没拿真·深度强化学习去硬刚。

另外，文中提到“对抗可学习观察者”，但没说清楚观察者有没有无记忆假设。如果观察者能记住完整历史轨迹，那规划器要做的就不仅是当前动作欺骗，还得考虑历史动作的一致性和长期误导性，这个复杂度会指数级上升。我比较好奇的是，这个框架里有没有考虑观察者对欺骗的“反欺骗”预期？就是观察者知道自己会被骗，所以主动对规划器的行为做逆向推理。这种高阶认知博弈在现实对抗中很常见，但论文里如果没涉及，那实际部署时效果可能会打折扣。

总的来说，方向是对的，但距离工程落地还有不少坑要填。建议作者后续可以拿连续控制任务或者多智能体对抗环境（比如无人机攻防）做做测试，看看这个框架在噪声和不确定性下的鲁棒性。另外，计算开销这块也得量化一下，毕竟实时规划要是跑不动，再好的算法也只能停在论文里。

你这帖子里提到的这篇论文，我昨天也刷到了，确实挺有意思。但说实话，我第一反应是“又一篇仿真里跑得欢，真机上大概率要跪的东西”。不过冷静下来仔细琢磨了一下，它那个“重复交互+可学习观察者”的框架，其实戳中了一个我们做对抗性规划时一直很膈应的痛点——就是对手会学，而且学得比你快。

我先顺着你的疑问往下聊，再补充点我在实际项目里被按在地上摩擦的经验。

关于计算复杂度的问题，你担心得很对。论文里说“有限状态空间下提升30%”，这其实是个很微妙的措辞。什么叫有限状态空间？说白了就是状态数可控，比如网格世界，格子数量级在10^4以内。但真实场景下，比如自动驾驶的意图博弈，状态空间是连续且高维的（车辆位置、速度、加速度、路面摩擦系数、周围所有交通参与者的行为模式），你根本没法枚举。作者在文末提了一句“采用近似博弈求解”，但没展开说。我猜他们大概率用的是类似“在线凸规划+蒙特卡洛树搜索”的套路，每次迭代时把观察者的策略模型当成一个可微分的网络，然后做梯度下降来更新规划器的欺骗策略。但这里有个坑：如果观察者用的是深度Q网络这种离策略算法，它的Q函数更新是非凸的，你规划器想通过梯度来“欺骗”它，很容易陷入局部最优，或者说，你刚找到一个能骗过当前Q网络的轨迹，下一轮Q网络更新了，你这轨迹就白算了。

我在做机器人对抗性抓取的时候踩过类似的坑。当时我们想让机械臂在抓取时“假装”去抓A物体，实际抓B，来干扰对手的拦截系统。规划器用的是交叉熵方法，每次采样一堆轨迹，然后根据对手的预测模型打分。对手模型是另一个团队训练的一个LSTM，专门预测机械臂末端执行器的意图。一开始效果还行，欺骗成功率大概15%-20%。但跑了大概200轮之后，对手模型居然自己学会了一种“反欺骗”策略——它开始忽略轨迹的短期特征，转而关注机械臂关节力矩的微小波动。因为机械臂在“假装”时，关节力矩的分布和真实抓取时是有差异的。我们当时傻眼了，等于说我们的欺骗策略反而成了对手的“免费训练数据”。后来我们被迫在规划器里加入了一个“对抗性鲁棒项”，也就是在优化目标里不仅考虑当前骗过对手的概率，还要最小化对手可以从轨迹中提取到的“区分性特征”。这其实就有点像你帖子里说的“欺骗与反欺骗的闭环”，但实现起来非常蛋疼，因为你要同时维护两个模型，而且每次规划都要解一个双层优化，计算量直接爆炸。

你提到的观察者模型可迁移性问题，我觉得这才是这篇论文最薄弱的环节。作者在仿真里假设观察者和规划器是在同一个环境里同时训练的，这其实是一种“合作式对抗”，因为双方共享了相同的状态表示和动力学模型。但在真实对抗场景下，观察者很可能是在一个完全不同的数据集上预训练好的，比如它是在高速公路上学到的驾驶行为预测，结果你把它用到城市路口来欺骗它。这时候你规划器如果还按照原来环境里的特征去设计欺骗轨迹，大概率会失效。我举个实际的例子，我们之前做无人车对抗性路径规划，想通过“假装要左转”来让后车减速，从而给自己创造变道空间。后车用的是百度Apollo开源的预测模型，这个模型在训练时见过大量“左转打灯-减速-转向”的样本，所以它会把“打左灯+减速”这个组合行为视为左转的强特征。我们一开始就用这个特征去骗，屡试不爽。但后来Apollo更新了模型版本，加入了“上下文注意力机制”，它会同时观察本车左侧是否有空当、本车与左后方车辆的距离等特征。结果我们再打左灯减速，它居然不减速了，因为它判断本车左后方没车，根本不需要减速让行。我们的欺骗策略直接报废。所以，如果你的欺骗策略依赖于观察者模型的特定“盲点”，那当观察者模型迁移或者更新后，这个盲点可能就被修复了。我后来做的一个相对靠谱的方案是，在规划器里加入一个“观察者模型置信度估计器”，也就是同时维护多个可能的观察者模型（比如不同版本、不同训练数据的模型），然后规划器选择的是“对模型不确定性最鲁棒”的欺骗策略，而不是针对单一模型最优的策略。这其实有点像集成学习里的思想，但计算量更大，每步规划要同时给N个模型打分。

再聊聊延迟和传感器噪声的问题，这个在真实场景里几乎是致命的。论文里假设规划器和观察者是在“完美感知”和“零延迟”下交互的，但在真实机器人上，从传感器采集到状态估计到策略输出再到执行，每一步都有延迟。而且传感器噪声会导致状态估计偏差，比如你规划器以为自己在欺骗，但观察者由于观测噪声，可能把你的“欺骗行为”理解成了“正常行为”。我之前做个一个实验，让两个四足机器人玩“捉迷藏”，一个当欺骗者，一个当观察者。在仿真里，欺骗者通过“假动作”（比如先向左移动两步，再突然向右冲刺）能成功甩开观察者大概70%的回合。但是放到真机上，观察者的IMU有漂移，相机帧率只有15帧，导致它观测到的欺骗者轨迹是断断续续的。结果欺骗者的“假动作”在观察者眼里变成了“随机抖动”，观察者根本不上当，直接用纯PID跟踪就把欺骗者抓住了。后来我们做的一个改进是，在欺骗轨迹设计中显式地加入“观测不确定性传播”，也就是规划器在生成轨迹时，不仅要考虑物理约束，还要考虑观察者的感知盲区。比如，我们让欺骗者利用木箱或者其他障碍物来遮挡观察者的视线，然后在遮挡期间完成转向。这其实已经不是纯粹的路径规划问题了，而是变成了“感知-行动闭环的自适应欺骗”，复杂度又上了一个台阶。

说到博弈均衡求解效率，你问得很专业。论文里提到的“重复博弈”其实等价于求解一个随机博弈的纳什均衡，这在状态空间和动作空间连续的情况下，几乎是不可能的。我见过一些团队尝试用“深度强化学习+对手建模”的思路来做，比如让规划器用PPO训练一个策略，这个策略的输入不仅包括环境状态，还包括“对手的当前策略参数”或者“对手的Q值估计”。但问题在于，对手的策略也在变，这就导致了非平稳环境下的强化学习，很容易发散。有个相对实用的折中方案是“基于模型的滚动时域欺骗”，具体来说就是在每个决策时刻，规划器用对手模型的当前版本去做一个短时域的轨迹优化（比如3-5步），然后执行第一步，同时根据对手的新观测来更新对手模型。这种方法的好处是计算量可控，而且能适应对手的渐进式变化，但坏处是它只能找到局部最优的欺骗策略，没法保证全局的长期欺骗效果。在实际项目中，我倾向于用这种滚动时域方案，因为至少能跑起来，而且只要对手模型更新不是特别剧烈，效果还算稳定。

最后聊聊你对自动驾驶和军事侦察的担忧，尤其是伦理问题。我个人觉得，真正要落地，最大的障碍不是技术，而是“可解释性”和“责任归属”。如果你在自动驾驶系统里内置了“欺骗层”，比如通过假动作来误导后车，那一旦发生事故，这个“欺骗”行为到底算不算全责？如果观察者（比如后车）也是一个智能体，它被欺骗后做出了错误反应，那责任是归欺骗者还是归被欺骗者？这在法律上目前完全是空白。军事侦察就更敏感了，你通过欺骗来反追踪，本质上就是“主动对抗”，这在国际法里可能被视为“敌对行为”。所以我觉得，这类研究现在最好还是停留在“学术探索”和“封闭仿真验证”阶段，真要往产品里塞，得先想清楚“谁来为欺骗行为的后果买单”。

总而言之，这篇论文的价值在于它把“欺骗路径规划”这个方向往前推了一步，从“一次性的静态斗智”变成了“动态的持续博弈”。但离真正的工程落地，中间还隔着“计算复杂度”、“模型可迁移性”、“感知鲁棒性”和“伦理法律”四座大山。如果你真想往这个方向做，建议先从“弱对抗场景”入手，比如在仓储机器人里做“路径伪装”来避免拥堵，而不是一上来就想做军事级对抗。一步一步来，先让机器人在有限环境里学会“善意的小谎言”，再考虑“恶意的欺骗”。毕竟，在工程世界里，能稳定运行的简单方案，永远比理论上完美但实际跑不动的复杂方案有价值。

这篇论文听起来好有意思！我最近刚入门强化学习，看到这种把欺骗路径规划和对抗学习结合起来的思路，感觉打开了新世界的大门。楼主提到的“重复交互”这个点，我特别有感触——之前看的一些教程里，确实都是假设对手傻傻的不变，但现实里谁不会学啊，哈哈。

不过有个问题想请教一下：你说观察者用深度Q网络这种复杂模型的时候计算会有挑战，具体是哪方面的？是训练规划器的时候状态空间爆炸，还是说模拟环境里实时推理跟不上？因为我自己跑过一些简单的DQN实验，感觉调参和收敛就挺头疼的，要是再加上欺骗策略的对抗，那光调平衡可能就得疯掉。

另外，30%的欺骗成功率提升听起来挺可观的，但“有限状态空间”会不会意味着实际落地时效果要打折？比如在无人机或者机器人导航这种动态环境下，状态稍微复杂点，模型还能保持这个优势吗？我有点好奇作者有没有讨论过泛化性，或者有没有给出一些简单的baseline对比，比如跟传统的POMDP方法比，在计算时间或者稳定性上差多少？

最后偷偷说一句，我最近也在试着用PPO搞个简单的欺骗导航demo，看到这篇论文感觉像找到了组织，哈哈。楼主如果方便的话，能分享个GitHub链接或者代码实现吗？想看看具体是怎么做对抗训练的。

这篇论文的选题真挺有意思的，我最近刚入坑对抗性学习，看到“重复欺骗路径规划”这个点感觉一下子就通了一些之前想不明白的问题。之前我理解的对欺骗路径规划，基本就是一次性的博弈，像POMDP那种，总觉得现实中没人会那么傻被骗一次就完了，果然有人开始做重复交互的场景了。

不过看到最后那段我有个疑问，就是你说当观察者用DQN这种复杂模型时，计算复杂度会不会爆炸？我最近试着跑过一个类似的小实验，光是一个静态的观察者模型，规划器那边就已经算得很吃力了。如果两个都是可学习的，那训练得怎么收敛啊？是不是得用那种分层或者元学习的方法来降维？

还有，模拟环境里30%的提升虽然挺亮眼，但我有点好奇这是在多少个状态下的结果？要是状态空间大了，会不会反而被观察者反超？因为从对抗训练的经验看，很多时候双方都在进化，一旦观察者学会了识别欺骗模式，规划器再想骗它就难了。不知道论文里有没有讨论这种平衡点或者收敛性的问题？

我现在自己在做一个无人机路径避障的课题，也在想能不能把这种欺骗思维套进去，让无人机假装往左实则绕右。但感觉观察者的学习能力一旦上来了，我那个小模型根本扛不住。看完你这篇分享，我决定去翻翻原文，看看他们是怎么处理计算效率的。谢谢大佬带路！

刚看完这篇，感觉确实有点意思。我自己之前做路径规划的时候，最头疼的就是对手太“聪明”，你刚学会骗他一次，他马上就更新模型，下次就不上当了。所以单次博弈那种静态假设，在实战里基本就是纸上谈兵。

30% 的提升看着不错，但就像你说的，有限状态空间下搞的，一旦状态空间膨胀，比如真实场景里有上千个节点、动态障碍物、传感器噪声，这个比例能保住多少很难说。我最关心的其实是计算开销——当观察者用 DQN 之类复杂模型时，规划器每步都要反向推导对手的信念更新，这个求解过程会不会直接爆炸？我猜作者可能是用近似方法或者离线训练的策略网络来压缩计算量，但论文里好像没提具体怎么处理实时性问题。

另外还有个实操层面的疑惑：欺骗策略如果太刻意，会不会反而暴露意图？比如规划器绕个远路假装去 A，结果观察者通过历史轨迹发现每次骗他都是这种“绕路-急转弯”模式，那下一轮直接反制就完了。我觉得这类工作要真正落地，可能得结合在线学习，让规划器也能像对抗生成网络那样，动态生成“风格”不断变化的欺骗轨迹。

总之挺期待他们把代码放出来，或者做个开源仿真环境，方便大家一起跑跑看。这方向要是能解决计算和泛化问题，在无人机侦察、游戏 AI 甚至隐私保护导航里应该都能用上。

这篇论文的题目就挺吸引人的，重复欺骗路径规划，听起来比传统的单次博弈有意思多了。我刚开始接触对抗性学习这块，正好看到你发的这个，感觉收获挺大的。

你提到的那个30%的欺骗成功率提升，在有限状态空间下已经算不错了，但我有点好奇，如果状态空间变大，比如真实机器人导航那种连续空间，这个提升还能维持吗？还是说算法会很快失效？毕竟现实中的观察者可能比模拟环境里复杂得多。

还有你最后问的那个点，当观察者用深度Q网络这种高级模型时，计算复杂度会不会爆炸？我猜作者可能用了近似方法或者分层策略来缓解，但没细看原文。你觉得他们是不是得在规划速度和欺骗效果之间做权衡，就像强化学习里探索和利用的平衡一样？

另外，我有个小想法，既然这篇论文把欺骗规划扩展到了重复交互，那如果引入元学习，让规划器学会更快适应不同观察者的学习模式，会不会更有实战价值？比如像模型无关元学习那样，训练一个初始策略，然后在交互中快速微调。当然，这只是我瞎想的，毕竟我只是个新手，很多细节还没搞懂。

总之，这篇论文的门道挺深的，感谢你的分享，让我能跟着学一点前沿的东西。如果方便的话，能说说你读完觉得最大的局限在哪吗？

这个点挺有意思的，我正好也在关注这个方向。你提到把欺骗规划从单次博弈扩展到重复交互，这个思路确实比传统POMDP那种静态假设更贴近现实，毕竟现实中哪有傻子一直按老套路走。

不过我有点好奇，文里说的30%欺骗成功率提升，是在什么规模的模拟环境里测出来的？有限状态空间的话，会不会存在过拟合的问题——比如观察者一旦模型更新得足够快，或者换了更复杂的架构（像你提到的DQN），这个优势还能保持吗？毕竟对抗训练里最常见的坑就是“策略只针对特定对手有效”。

另外，我比较在意可学习观察者的更新频率和规划器的决策周期是怎么匹配的。如果观察者每步都在学，规划器还得实时调整欺骗策略，那计算量会不会爆炸？有没有提到用类似元学习或者在线规划的方法来缓解？比如先离线训练一个通用的欺骗策略框架，然后在交互中微调，这样可能更实用。

还有个小问题，这种“欺骗与反欺骗”的闭环，理论上会不会陷入类似博弈论里的循环震荡？就是规划器和观察者交替升级，最后谁也骗不了谁，反而收敛到一个均衡态。作者有讨论这个吗？感觉要是能结合一点多智能体强化学习里的纳什均衡分析，可能会更有深度。

这论文我昨天也刷到了，确实有点意思。之前做无人机路径规划的时候，最头疼的就是对手会学你的套路，你刚觉得“绕道走能骗过它”，它下回就学会提前蹲点了。这种单次博弈的假设在现实里基本不成立，所以搞成重复博弈 + 可学习观察者，方向是对的。

不过有个点想跟楼主讨论一下：30%的欺骗成功率提升是在有限状态空间下测的，那状态空间稍微膨胀一点，比如引入连续动作空间或者多智能体协同欺骗，这个方法的计算开销能抗住吗？我猜作者应该是用了近似求解，但没细说上界。另外，当观察者用DQN这类深度模型时，策略梯度本身就有方差大、收敛慢的问题，规划器再跟着它动态调整欺骗策略，会不会出现两个网络互相“带偏”的情况？类似对抗训练里那种模式坍塌，不知道论文里有没有讨论稳定性这块。

实操层面，我觉得有个挺实用的问题：作者有没有给出部署时的调参建议？比如观察者更新频率跟规划器策略更新频率怎么配比，是每次交互都更新，还是隔几个回合来一次？我在实际项目里试过类似的双层优化，调起来真的挺考验直觉的，稍不注意观察者学偏了，欺骗策略反而成了拖累。

总的来说这个方向值得跟进，但要有落地场景的话，可能还得在计算效率和收敛保证上补点硬货。楼主如果有空跑个实验，可以试试在Gazebo里加个带LSTM的观察者，看看长程依赖下这套方法是否还扛得住。

这篇论文听起来好厉害！我刚开始接触对抗性学习和路径规划，很多地方还在啃基础，但看到这个“重复欺骗”的概念真的挺震撼的。以前一直以为欺骗规划就是一次性的博弈，比如在游戏里骗对手一次就完了，没想到作者居然考虑到了对手会学习、会适应，这就变成了一个动态的对抗过程。感觉有点像下棋的时候，不能只想着这一步怎么骗，还得想对方下一步会怎么拆穿我的骗招，然后我再反制——这种层层嵌套的思维真的烧脑。

不过有个地方我特别好奇，也是读的时候卡住了：论文里说模拟环境下有30%的欺骗成功率提升，但观察者模型具体是什么结构？是简单的规则学习器，还是真的用了类似深度Q网络这样能逼近复杂策略的模型？因为如果观察者模型太简单，那30%的提升可能在实际对抗中会打折扣。另外，状态空间有限的话，会不会导致规划器过度拟合到某个特定的欺骗模式？比如对手一旦发现规律，是不是反而更容易被识破？

我自己刚开始学强化学习，感觉这种欺骗和反欺骗的闭环就像是在训练一个“会撒谎的智能体”，可又担心它学到的东西太依赖环境。不知道论文里有没有讨论迁移性，比如把这种策略放到更复杂、状态空间更大的真实场景里（像无人机躲避雷达或者机器人导航），效果还能保持吗？感觉如果能把这点讲清楚，论文的实用价值会大很多。楼主是专业人士，能不能再简单说说这部分？谢谢啦！