多智能体强化学习入门（三）——矩阵博弈中的分布式学习算法

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强化学习 之 多智能体（Multi-Agent）强化学习 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 阅读详情

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转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/53563792 一、引言 上一篇文章介绍，一个随机博弈可以看成是一个多智能体强化学习过程。其实这两个概念不能完全等价，随机博弈中假定每个状态的奖励矩阵是已知的，不需要学习。而多智能体强化学习则是通过与环境的不断交互来学习每个状态的奖励值函数，再通过这些奖励值函数来学习得到最优纳什策略。通常情况下，模型的转移概率以及奖励函数为止，...

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