多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习领域的一个分支，它研究多个智能体在复杂环境中如何通过学习来实现协同合作或竞争。以下是一些关于MARL的关键点和深入解析。
关键概念
- 智能体（Agent）：一个智能体可以是一个机器人、一个软件程序或任何能够感知环境并采取行动的实体。
- 环境（Environment）：智能体所在的环境，可以是一个物理空间，也可以是一个虚拟环境。
- 状态（State）：智能体在特定时间点的状态，通常用一组特征来表示。
- 动作（Action）：智能体可以采取的行动，例如移动、选择路径等。
- 奖励（Reward）：智能体采取动作后获得的奖励，用于指导智能体的学习过程。
MARL的优势
- 协同合作：多个智能体可以协同完成复杂任务，例如多机器人协同搬运重物。
- 竞争对抗：多个智能体可以相互竞争，例如在游戏中对抗对手。
- 适应性强：MARL可以适应复杂多变的动态环境。
案例研究
以围棋为例，围棋是一种典型的多智能体对抗游戏。通过MARL，我们可以训练多个智能体进行围棋对战，从而提高智能体的围棋水平。
扩展阅读
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