多智能体强化学习入门（一）——基础知识与博弈

最新推荐文章于 2025-06-28 14:03:30 发布
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分类专栏： 强化学习 多智能体强化学习柠檬糖 文章标签： 强化学习 多智能体强化学习
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本文分享关于多智能体强化学习的入门内容，探讨在分布式环境下，如何利用强化学习解决复杂问题。DeepMind与OpenAI正积极研究此领域，特别是分布式算法的应用。

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本次开一个专栏，用来分享关于多智能体强化学习方面的入门内容。强化学习在单体稳定环境中取得了非常好的效果，DeepMind，OpenAI目前都在把眼光投向了多智能体强化学习，尤其是分布式的算法。

本节内容分享在https://zhuanlan.zhihu.com/p/53474965。

未来方向——从深度学习到超级智能体、人类与机器共赢
AI天才研究院
08-05 900
人工智能已经走到了一个阶段，成为一个新兴产业，有着广阔的应用前景。机器学习、强化学习、强大的计算能力，都将带来改变世界的力量。随之而来的就是对人工智能系统的攻击和突破，特别是在人机交互领域。近年来人工智能技术取得重大进步，我国科技公司纷纷布局人工智能，成为行业龙头企业。随着计算机技术的飞速发展，智能机器人技术、无人驾驶技术等新型产品不断涌现。在这些突发事件中，我们也看到了科技与人文之间的博弈，我们正在经历从智能机器人的原始概念到到达现实的跨越时期。
多智能体强化学习 (MultiAgent Reinforcement Learning)
AI天才研究院
06-23 2034
强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是一种机器学习方法，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。在强化学习中，智能体通过观察环境的状态，采取行动并获得奖励，从而学习如何在不同的状态下采取最优的行动。强化学习已经在许多领域得到了广泛的应用，例如游戏、机器人控制、自然语言处理等。然而，在许多实际应用中，我们需要处理多个智能体之间的交互。例如，在博弈中，每个玩家都是一个智能体，他们的行动会影响其他玩家的奖励。在机器人控制中，多个机器人需要协作完成任务。
一种基于分布式强化学习的多智能体协调方法
12-25
一种基于分布式强化学习的多智能体协调方法，通过协商协调合作完成复杂的控制任务。
一文读懂：多智能体系统架构深度解析！代码战落地指南，核心技术轻松掌握！
最新发布
m0_48891301的博客
06-28 1514
本文我们基于 OpenAI 推出的 Swarm 开源框架，来实现多智能体系统。内容包括：多智能体案例架构设计；多智能体案例代码级实现
强化学习—多智能体
Tony Wey的博客
08-13 9752
多智能体强化学习是强化学习中的一个重要分支，涉及多个智能体在动态和交互的环境中学习和决策。它面临着挑战，如非稳定性、维度灾难以及智能体之间的协作与竞争。然而，随着算法的不断进步，MARL 在多个复杂应用领域中显示出巨大的潜力和前景。如果有更多的具体问题或需要深入讨论某个方面，欢迎继续提问！在一个包含多个玩家的博弈中，每个玩家都有一个策略集Σi\Sigma_iΣi​，以及对应的收益函数uiσ1σ2σnui​σ1​σ2​σn​，其中σi\sigma_iσ。
多智能体深度强化学习 # 多智能体深度强化学习基础
skysys的研究小屋
12-14 2775
前置基础：DDPG 从这里开始就进入多智能体的领域了，另外到这里来说网上的教程一般也就木有了。 感知智能->决策智能->群体决策智能 Reference openai/maddpg的github 在复现MADDPG的过程中遇到什么问题，是怎样解决的？ 张海峰 讲座-从博弈论到多智能体强化学习 附介绍： ...
多智能体强化学习
rl小透明
12-06 1万+
传统RL算法面临的一个主要问题是由于每个智能体都是在不断学习改进其策略，因此从每一个智能体的角度看，环境是一个动态不稳定的，这不符合传统RL收敛条件。并且在一定程度上，无法通过仅仅改变智能体自身的策略来适应动态不稳定的环境。由于环境的不稳定，将无法直接使用之前的经验回放等DQN的关键技巧。policy gradient算法会由于智能体数量的变多使得本就有的方差大的问题加剧。 1.强化学习和多智能体强化学习 我们知道，强化学习的核心思想是“试错”（trial-and-error）：智能体通过与环境的交互，根据
强化学习 之 多智能体（Multi-Agent）强化学习
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Test_tju的博客
11-18 2万+
参考 1、多智能体强化学习入门（一）——基础知识与博弈 2、《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》论文解读
人工智能入门学习笔记1：什么是人工智能
鹿鸣天涯
03-14 2408
人工智能(Artificial Intelligence)，是一个以计算机科学（Computer Science）为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。：从凸优化入手，介绍优化核心原理、基本方法和前沿技术，为智能方向的科学探索做理论准备。
Python机器学习算法入门教程（一）
生产队的刘同学
08-16 1035
很早就想写一门关于 Python“机器学习”的教程，不过碍于自身知识的局限性，不知如何下手。如果写的教程通篇只是探讨代码、数学知识、算法原理，这样的教程读起来必然索然无味。经过冥思苦想，终于突发灵感，可不可以写一部关于“机器学习算法”的入门教程呢？让初学者更容易理解常用的机器学习算法，从而帮助那些想要了解机器学习的人，打开通往人工智能世界的大门。机器学习是一门涉及了大量逻辑与算法的技术，令很多人望而却步，既想掌握，又害怕自己数学知识“拖后腿”，最终导致前功尽弃。......
RL2021有关机器学习和强化学习的相关内容总结（草稿版一稿）
m0_50570205的博客
11-07 726
机器学习+强化学习总结 一、机器学习模型框架 模型学习： 数据：测试集、训练集 训练集-模型训练-模型评估 模型使用：输入数据-通过训练好的模型-输出 模型训练过程：1.模型选择（通过人类经验选择选择更合适的模型，如决策树模型多用于可解释性问题 线性模型多用于连续值回归问题 .基于机器学习方法，如贝叶斯优化方法等） 2.优化参数（如通过梯度下降优化全网参数或batch参数等） 模型评测过程：1.选择评测标准（人类专家直接评测、人类专家设置的标准帮助评测） 2.评价评测指标（主要通过结果来重新调整） 分类问题
多智能体系统中的分布式强化学习研究现状
12-25
多智能体系统中的分布式强化学习研究现状，分析比较优劣，探讨未来发展。
多智能体强化学习：多智能体系统
qq_40206371的博客
06-01 8758
智能体的利益一致，获得的奖励相同，有共同的目标。 奖励 (Reward) 是环境反馈给智能体的数值。把第 i 号智能体的奖励随机变量记作，把奖励的实际观测值记作 t时刻的奖励由状态St和所有智能体的动作共同决定折扣回报，定义和单智能体类似 智能体i在时刻t的（折扣）回报依赖于未来所有的状态 和所有智能体未来的动作 其中： 很显然第i号智能体的状态价值依赖于所有智能体的策略：
多智能体强化学习简介
raw_inputhello的博客
03-03 4139
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体与环境进行交互，学习如何在给定的情境下做出最优的决策。在这个过程中，智能体会根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为策略，以最大化累积奖励。在多智能体强化学习中，多个智能体同时进行学习和决策，它们的行为会影响到其他智能体和整个环境。因此，多智能体强化学习不仅需要考虑单个智能体的学习和决策过程，还需要考虑智能体之间的交互和协作。
（二）多智能体强化学习
h320130的博客
12-13 1356
基于上一篇文章对于强化学习基础概念的介绍，本篇文章针对多智能体强化学习进行介绍和总结，帮助大家了解多智能体的基本概念以及算法，方便大家后续的学习，后面专题也会针对各种经典算法进行介绍。
强化学习系列（9）：多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）原理与应用
Azperk的博客
03-13 1822
在现实世界的许多场景中，往往存在多个智能体同时在一个环境中活动并相互影响，比如机器人团队协作完成任务、游戏中的多人对战等。与单智能体强化学习不同，多智能体强化学习需要考虑智能体之间复杂的交互关系，每个智能体的行为不仅会影响自身的奖励，还会对其他智能体的状态和奖励产生影响，这使得学习过程变得更加复杂。
UCL 教授汪军：多智能体强化学习的两大挑战 | CCF-GAIR 2017
weixin_33842328的博客
08-01 719
2017 年 7 月 7 日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网(公众号：雷锋网)与香港中文大学（深圳）承办的 CCF - GAIR 大会，在深圳大中华喜来登酒店开幕。在 AI 学术前沿专场的第三场， 伦敦大学学院 UCL 的汪军教授带来了以《群体智能的社会》为主题的报告。报告内容请看本篇雷锋网的现场速记。 汪军， 伦敦大学学院（UCL）计算机...
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