本文将介绍多智能体强化学习（RL_multiagent）的基本概念、常用算法和应用场景。

基本概念

多智能体强化学习是强化学习的一个分支，它研究的是多个智能体在复杂环境中如何通过学习相互协作或竞争，以达到共同的目标。

智能体

智能体是强化学习中的基本单位，它可以是一个机器人、一个程序或者一个虚拟实体。智能体具有感知、决策和行动的能力。

环境

环境是多智能体强化学习中的另一个重要概念，它描述了智能体所处的世界。环境可以是一个物理世界，也可以是一个虚拟世界。

策略

策略是智能体在环境中进行决策的规则。在多智能体强化学习中，策略通常是一个函数，它将智能体的感知作为输入，并输出一个动作。

常用算法

多智能体强化学习中有许多常用的算法，以下是一些常见的算法：

  • 多智能体Q学习（Multi-Agent Q-Learning）
  • 多智能体深度Q网络（Multi-Agent Deep Q-Network，DQN）
  • 多智能体策略梯度（Multi-Agent Policy Gradient，MAPG）
  • 多智能体信任区域策略优化（Multi-Agent Trust Region Policy Optimization，MARTO）

应用场景

多智能体强化学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 无人驾驶
  • 智能交通系统
  • 机器人协作
  • 游戏AI

智能体协作

扩展阅读

如果您想了解更多关于多智能体强化学习的信息，可以阅读以下文章：


请注意，以上内容仅为示例，实际应用中需要根据具体需求进行调整。