Multi-Agent Reinforcement Learning (多智能体强化学习) 是一种研究多智能体系统如何通过学习与环境交互,以实现共同目标或协同决策的机器学习方法。本文将介绍多智能体强化学习的基本概念、常见算法以及相关应用。
基本概念
多智能体强化学习由以下三个主要部分组成:
- 智能体 (Agent):智能体是具有感知、决策和行动能力的实体。在多智能体系统中,每个智能体都有自己的目标。
- 环境 (Environment):环境是智能体进行决策和行动的场所,它能够根据智能体的行动产生状态转移和奖励。
- 策略 (Policy):策略是智能体在给定状态下选择行动的规则。
常见算法
多智能体强化学习中有许多算法,以下是一些常见的算法:
- 多智能体深度Q网络 (Multi-Agent Deep Q-Network, MADDPG)
- 多智能体策略梯度 (Multi-Agent Policy Gradient, MAPG)
- 多智能体强化学习框架 (Multi-Agent Reinforcement Learning Framework, MARL-F)
- 联邦强化学习 (Federated Reinforcement Learning, FReL)
- 多智能体蒙特卡洛树搜索 (Multi-Agent Monte Carlo Tree Search, MCTS)
- 多智能体强化学习算法 (Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithm, MALAR)
- 多智能体强化学习算法 (Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithm, MALAR)
- 多智能体强化学习算法 (Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithm, MALAR)
- 多智能体强化学习算法 (Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithm, MALAR)
应用
多智能体强化学习在许多领域都有广泛的应用,以下是一些例子:
- 无人驾驶
- 游戏
- 智能机器人
- 社会计算
- 网络经济学
- 资源分配
参考资料
[1] Multi-Agent Deep Q-Network
[2] Multi-Agent Policy Gradient
[3] Federated Reinforcement Learning
[4] Multi-Agent Monte Carlo Tree Search
[5] Multi-Agent Reinforcement Learning Algorithm
图片
多智能体强化学习算法图解