40、多智能体学习方法：从理论到实践

多智能体学习方法：从理论到实践

在多智能体学习领域，存在多种不同的学习方法，这些方法在不同的场景中展现出独特的优势。本文将深入探讨几种重要的多智能体学习范式，包括进化模型、群体智能和神经进化，并通过空中交通控制的案例来展示这些方法在实际问题中的应用。

1. 进化模型学习方法

在多智能体学习中，有几种进化模型的学习方法，如FAQ、LFAQ、FALA和RM。这些模型的进化动态可以通过特定的公式来描述。

• FAQ模型 ：
• 其动态方程为：$\frac{dx_i}{dt} = \frac{\alpha x_i}{\tau} [(Ay)_i - x^TAy]+x_i\alpha\sum_j x_j\ln(\frac{x_j}{x_i})$
• LFAQ模型 ：
• 首先计算$u_i = \sum_j A_{ij}y_j \left(\left[\sum_{k:A_{ik}\leq A_{ij}} y_k\right]^{\kappa} - \left[\sum_{k:A_{ik}< A_{ij}} y_k\right]^{\kappa}\right) / \sum_{k:A_{ik}= A_{ij}} y_k$
• 然后动态方程为：$\frac{dx_i}{dt} = \frac{\alpha x_i}{\tau} (u_i - x^Tu)+x_i\alpha\sum_j x_j\ln(\frac{x_j}{x_i})$
• FALA模型 ：
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