一切皆是映射：DQN的多智能体扩展与合作竞争环境下的学习

一切皆是映射：DQN的多智能体扩展与合作-竞争环境下的学习

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

强化学习，DQN，多智能体，合作，竞争，映射，智能体交互，策略学习

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning，RL）因其强大的学习能力和适应性，被广泛应用于游戏、机器人、自动驾驶、自然语言处理等多个领域。其中，深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）作为强化学习中的一种经典算法，因其优异的性能而备受关注。

然而，在实际应用中，许多问题往往涉及多个智能体之间的交互，如多人游戏、多机器人协同作业、智能体博弈等。如何让多个智能体在竞争或合作的环境中协同学习，是当前强化学习领域的一个重要研究方向。

1.2 研究现状

近年来，研究者们对DQN的多智能体扩展进行了大量探索，提出了多种合作、竞争环境下的多智能体学习算法。主要包括以下几种：

• 多智能体DQN（Multi-Agent DQN，MADQN）：将DQN应用于多智能体场景，每个智能体独立学习自己的策略。
• 多智能体Q学习（Multi-Agent Q-Learning，MAQ-L）：将Q学习应用于多智能体场景，每个智能体学习自己的Q函数。
• 多智能体策略梯度（Multi-Agent