最新最全论文合集——多智能体强化学习

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近年来，随着强化学习在多个应用领域取得了令人瞩目的成果，并且考虑到在现实场景中通常会同时存在多个决策个体（智能体），部分研究者逐渐将眼光从单智能体领域延伸到多智能体，即多智能体强化学习（multi-agent reinforcement learning）。当同时存在多个智能体与环境交互时，整个系统就变成一个多智能体系统。每个智能体仍然是遵循着强化学习的目标，也就是是最大化能够获得的累积回报，而此时环境全局状态的改变就和所有智能体的联合动作相关了。因此在智能体策略学习的过程中，需要考虑联合动作的影响。

该论文集共收录52篇论文，最高引用数是2154，来自加利福尼亚大学伯克利分校的Pieter Abbeel在该领域发表了6篇论文，在所有学者中最多。

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