多智能体强化学习入门（三）——矩阵博弈中的分布式学习算法

最新推荐文章于 2025-10-10 22:31:16 发布
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#强化学习 #多智能体强化学习

博客分享了强化学习相关内容，链接为https://zhuanlan.zhihu.com/p/53622102 ，涉及强化学习及多智能体强化学习等信息技术领域知识。
多智能体强化学习 (MultiAgent Reinforcement Learning)
AI天才研究院
06-23 2221
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。
多智能体强化学习：复杂环境下的AI Agent协作
AI天才研究院
06-15 1254
多智能体强化学习是一种研究多个智能体在复杂环境中协作与竞争的新兴技术，旨在通过分布式智能体的协作实现复杂任务的高效完成。本文从基础概念出发，深入分析多智能体强化学习的核心原理，详细探讨其算法实现、系统架构设计及实际应用场景。通过具体案例分析，揭示多智能体强化学习在游戏AI、机器人协作、分布式系统优化和自动驾驶等领域的广泛应用。最后，结合实际经验，总结多智能体强化学习的最佳实践和未来发展趋势。
多智能体强化学习博弈系列（3）- 模糊actor-critic learning
yuuyuhaksho的博客
02-20 1955
Q-learning和policy-gradient是两种常见的强化学习方法，两者的区别主要在如何选择下一步行为。Q-learning的目标是为每一种状态s找到唯一的最优行为a，使状态-行为对Q(s,a)的值最大化。而policy-gradient的目标是找到状态到所有行为的映射，使expected reward最大化。所以policy-gradient更适用于连续的行为空间——尤其是行为空间很大...
多智能体强化学习博弈系列（1）- 差分博弈和模糊系统
yuuyuhaksho的博客
02-19 5264
几点说明： 这个系列重点关注多智能体和强化学习在差分博弈中的应用，文章中有尝试复现的主要是双人/多人混合策略多阶段随机差分零和游戏的模拟。关于智能体、关于强化学习、关于博弈论基础的介绍，在这个系列基本不涉及。 强化学习简简简介见我之前的文章。 多智能体简简简介见我之前的文章。 有关博弈论基础的内容，e.g. 双人/多人游戏、零和/变和游戏、单一/混合策略、单一/多阶段博弈等概念，本文不涉及，有...
强化学习（5）多智能体强化学习
最新发布
qq_43644023的博客
10-10 1007
多智能体强化学习（MARL）与单智能体强化学习（SARL）在环境动态性、智能体目标、学习复杂性等方面存在显著差异。MARL中，环境的非静态性和智能体间的相互影响导致学习难度增加，涉及合作、竞争或混合关系。MARL架构可分为完全集中式（CTE）、完全分散式（DTE）和集中训练/分散执行（CTDE）三类。CTE利用全局信息但易受维度灾难影响；DTE独立学习但收敛性差；CTDE结合两者优势，训练时使用全局信息优化策略，执行时依赖局部观测，是当前主流方法。这些差异使得MARL在信度分配、收敛性和可观测性等方面面临更
多智能体强化学习实战指南：从博弈论到算法落地（附架构图）
Conan_0728的博客
04-26 1497
见山是山：理解基础架构与算法见山不是山：洞察智能体间的博弈本质见山还是山：构建稳定高效的智能体社会实践检查清单。
多智能体强化学习和分布式强化学习的区别？
太剧烈的快乐与太剧烈的悲哀是有相同之点的——同样地需要远离人群！
03-03 3580
个人以为，从研究内容来看，多智能体强化学习更多研究的是智能体之间的交互和关联，寻求在多智能体强化学习中所有智能体之间达到均衡状态；分布式强化学习的研究则侧重于强化学习低采样效率的问题，嵌入并行计算以高效加速模型训练过程并提高学习效果。以下将对两者相关研究内容进行简述以显看出两者的区别。 1 多智能体强化学习 根据具体应用中智能体之间的关系，将多智能体问题分为完全合作式、完全竞争式、混合关系式三种类型。 相比单智能体系统，强化学习应用于多智能体系统会遇到哪些挑战和问题？ （1）环境的不稳定性：智能体在
面向多智能体系统的分布式强化学习算法研究
11-27 371
未来，我们可以进一步改进和优化分布式强化学习算法，推动其在多智能体系统中的应用，提高多智能体系统的智能化水平和应用价值。多智能体对抗决策：面向多智能体系统的分布式强化学习算法可以应用于多智能体对抗决策问题，如多智能体游戏对战、金融市场交易等。与传统的单智能体强化学习算法相比，分布式强化学习算法能够处理多智能体之间的相互作用和协调问题，提高系统的整体性能。非稳定性：多智能体系统中的智能体之间的相互作用和协调会导致系统的非稳定性，传统的单智能体强化学习算法往往无法处理这种非稳定性。二、多智能体系统中的挑战。
1、多智能体系统中的博弈论学习与分布式优化
c2d3e4f的博客
08-29 139
本文探讨了博弈论在多智能体系统中的应用，重点分析了如何通过设计潜在博弈和学习算法，使智能体在分布式环境中利用局部信息实现全局优化目标。文中涵盖了博弈论基础、纳什均衡的概念以及潜在博弈的建模与优化方法，为解决多智能体系统的复杂优化问题提供了理论支持和技术路径。
15、多智能体系统中的分布式优化与博弈论学习
wind6的博客
08-08 97
本博客围绕多智能体系统中的分布式优化与博弈论学习展开，重点探讨了随机近似方法在分布式优化和潜在博弈学习中的应用。通过推和协议实现智能体间的信息交换，分析了基于通信和基于收益的两种学习过程及其收敛特性。博客系统梳理了概率测度收敛的不同类型及其相互关系，并引入有限状态马尔可夫链理论，为学习过程的建模和分析提供了理论支持。总结了多智能体系统中学习算法的类型、步骤及参数设置对收敛速度的影响，讨论了实际应用中的信息结构选择、系统复杂性、鲁棒性等问题，并展望了未来研究方向，包括算法参数优化、复杂系统应用、与其他技术的融
【博弈强化学习】——多智能体博弈强化学习研究综述
2301_79815102的博客
09-23 450
多智能体博弈强化学习研究综述，附论文资源和思维导图
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。
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。
多智能体的编队控制matlab程序.zip
03-06
本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章，用matlab编程实现，已验证可以运行。附件有详细的程序使用说明，和对应的文章。适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件，请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
一类综合博弈的分布式纳什均衡寻求
04-03
一类综合博弈的分布式纳什均衡寻求
分布式强化学习
qq_45889056的博客
04-12 1576
首先，每个智能体通常与其它智能体以及环境中的关键点形成一个动态的、有时空特征的关系图。。节点可以代表不同的智能体，边可以代表智能体之间的交互或通信。图的空间结构捕捉了智能体之间的关系，而时间结构则捕捉这些关系随时间的变化。边可以表示智能体之间的相互作用、距离、通信或其他形式的关系，边上的权重可能反映这些关系的强度或重要性。
分布式强化学习方法汇总
bjkmdvtmsr的博客
02-18 2206
1、Espeholt L, Soyer H, Munos R, et al. Impala: Scalable distributed deep-rl with importance weighted actor-learner architectures[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2018: 1407-1416. IMPALA的灵感来自于热门的A3C架构（上图左），A3C使用多个分布式actor来学习agent的参数。
强化学习|多智能体深度强化学习(博弈论—＞多智能体强化学习)
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1 简介 近年来，AlphaGo代表的“决策智能备受关注”，即将来临的物联网时代，群体决策智能将成为另一个研究重点。 说到群体决策智能，就免不了提及博弈论。博弈论研究的是多个智能体的理性决策问题。它定义了动作、收益等博弈的基本概念，侧重分析理性智能体的博弈结果，即均衡。 然而，在很多现实问题中，博弈的状态空间和动作空间都很大，智能体的绝对理性很难实现，智能体往往处在不断的策略学习过程中。近年来兴起的多智能强化学习主要研究智能体策略的同步学习和演化问题。 ...
博弈论与多智能体强化学习
wq6qeg88的博客
03-21 2329
在纳什均衡下，每个参与者的策略是最优的，给定其他参与者的策略，任何一个参与者都无法通过改变自己的策略获得更好的结果。纳什均衡是一种稳定的策略组合，因为每个参与者都已经选择了最佳响应，并且不愿意单方面改变策略。演化稳定策略是指在生物进化系统中，一种策略能够稳定存在并传播下去，在长期演化过程中难以被其他策略所替代。演化稳定策略通常具有一定的优势地位，可以在演化过程中获得更大的生存机会或繁殖成功率。
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