7、 强化学习在多智能体系统中的应用

强化学习在多智能体系统中的应用

1. 强化学习概述

强化学习是一种允许代理通过与环境的交互来学习如何做出最优决策的技术。它通过试错法逐步优化行为策略，以最大化长期累积奖励。强化学习在单智能体系统中已经取得了显著的成功，但在多智能体系统中，多个代理之间的交互和协调带来了新的挑战和机遇。

强化学习的核心概念

• 环境与代理 ：代理通过传感器感知环境状态，并通过执行器对环境采取行动。代理的目标是通过学习最优策略来最大化累积奖励。
• 奖励机制 ：奖励函数定义了代理在每个状态下采取行动后的即时奖励。这些奖励可以是正的（鼓励行为）或负的（惩罚行为），用于引导代理学习。

在多智能体系统中，代理不仅要考虑自身的奖励，还要考虑其他代理的行为和奖励，这使得问题变得更加复杂。接下来我们将详细介绍如何在多智能体系统中应用强化学习。

2. 马尔可夫决策过程 (MDP)

马尔可夫决策过程（MDP）是强化学习的基础框架之一，它提供了一种在不确定环境下学习最优策略的方法。MDP的关键元素包括：

• 离散时间 ：时间以离散步骤进行，如 ( t = 0, 1, 2, \ldots )。
• 状态集 ：所有可能的状态集合 ( S )，每个状态 ( s \in S ) 描述了环境的一个具体状况。
• 动作集 ：所有可能的动作集合 ( A )，每个动作