引导者

多智能体强化学习综述

简介

多智能体强化学习 (MARL) 是强化学习的一个分支，涉及多个代理人相互作用的场景。每个代理人都有自己的行动空间、观察空间和奖励函数，并根据其他代理人的行动对环境进行决策。MARL 在协作和竞争性应用程序中具有广泛的应用。

多级标题

MARL 的挑战

协调：

协调多个代理人的行为以实现共同目标。

复杂性：

行动空间和观察空间的指数级增长。

不确定性：

其他代理人的行为是未知的，可能是有害的。

竞争：

代理人可能具有相互竞争的目标。

MARL 的方法

集中式学习：

所有代理人共享一个中央决策器，该决策器决定所有代理人的行动。

分散式学习：

每个代理人独立学习自己的策略，同时考虑其他代理人的潜在行为。

混合方法：

集中化和分散化技术的组合。

协调机制

合作强化学习：

代理人合作实现共同目标，奖励基于团队表现。

竞争性强化学习：

代理人竞争资源，奖励基于个体表现。

博弈论：

代理人使用博弈论原理推断其他代理人的行为并制定自己的策略。

通信

显式通信：

代理人可以通过明确的消息交换信息。

隐式通信：

代理人通过观察环境和彼此的行为进行沟通。

应用

自主驾驶：

协调多个车辆在道路上的行为。

智能电网：

管理分布式能源资源。

机器人：

协调多个机器人以完成任务。

医疗保健：

优化团队成员在手术室中的协作。

当前研究领域

可扩展性：

开发适用于大规模多智能体系统的方法。

适应性：

开发适应不断变化的环境和目标的方法。

价值分解：

确定每个代理人对团队绩效的贡献。

伦理考虑：

解决在多代理人系统中分配责任和公平性的问题。

结论

MARL 是一个充满挑战但令人着迷的研究领域，具有广泛的实际应用。随着算法和技术的持续进步，预计 MARL 将在未来几年对各种行业产生重大影响。

**多智能体强化学习综述****简介**多智能体强化学习 (MARL) 是强化学习的一个分支，涉及多个代理人相互作用的场景。每个代理人都有自己的行动空间、观察空间和奖励函数，并根据其他代理人的行动对环境进行决策。MARL 在协作和竞争性应用程序中具有广泛的应用。**多级标题****MARL 的挑战*** **协调：**协调多个代理人的行为以实现共同目标。 * **复杂性：**行动空间和观察空间的指数级增长。 * **不确定性：**其他代理人的行为是未知的，可能是有害的。 * **竞争：**代理人可能具有相互竞争的目标。**MARL 的方法*** **集中式学习：**所有代理人共享一个中央决策器，该决策器决定所有代理人的行动。 * **分散式学习：**每个代理人独立学习自己的策略，同时考虑其他代理人的潜在行为。 * **混合方法：**集中化和分散化技术的组合。**协调机制*** **合作强化学习：**代理人合作实现共同目标，奖励基于团队表现。 * **竞争性强化学习：**代理人竞争资源，奖励基于个体表现。 * **博弈论：**代理人使用博弈论原理推断其他代理人的行为并制定自己的策略。**通信*** **显式通信：**代理人可以通过明确的消息交换信息。 * **隐式通信：**代理人通过观察环境和彼此的行为进行沟通。**应用*** **自主驾驶：**协调多个车辆在道路上的行为。 * **智能电网：**管理分布式能源资源。 * **机器人：**协调多个机器人以完成任务。 * **医疗保健：**优化团队成员在手术室中的协作。**当前研究领域*** **可扩展性：**开发适用于大规模多智能体系统的方法。 * **适应性：**开发适应不断变化的环境和目标的方法。 * **价值分解：**确定每个代理人对团队绩效的贡献。 * **伦理考虑：**解决在多代理人系统中分配责任和公平性的问题。**结论**MARL 是一个充满挑战但令人着迷的研究领域，具有广泛的实际应用。随着算法和技术的持续进步，预计 MARL 将在未来几年对各种行业产生重大影响。