多智能体博弈强化学习研究综述笔记 1. 摘要要点 将博弈理论引入强化学习： 可以很好的解决智能体的相互关系 可以解释收敛点对应策略的合理性 可以用均衡解来替代最优解以求得相对有效的策略。 强化学习算法解决不了不存在最优解的问题。 论文的内容 ...

多智能体博弈强化学习研究综述笔记2 标准博弈 共同利益博弈： 常见的有团队博弈、势博弈和 Dec-POMDP 团队博弈：对于构建分布式 AI (DAI)至关重要。 存在的问题：若博弈存在多个纳什均衡，即使每个智能体之间的学习目标幵不冲突 ...

MARL 理论、算法和智能交通应用的深度结合，拓展 MARL 的应用范围，通过结合纳什均衡理论和通信理论优化 ...

多智能体的常见设定： 合作关系。比如工业机器人 竞争关系。比如拳击比赛 合作-竞争混合。比如机器人足球比赛 利己主义。比如股票自动交易系统 多智能体系统的术语： 有n个智能体； \(S\)为状态 ...

本文首发于：行者AI Qmix是多智能体强化学习中比较经典的算法之一，在VDN的基础上做了一些改进，与VDN相比，在各个agent之间有着较大差异的环境中，表现的更好。 1. IQL与VDN IQL（Independent Q_Learning），是一种比较暴力的解决问题的方法 ...

https://www.zhihu.com/question/65064314/answer/1868894159 我是半路出家自学的机器学习和强化学习，以下仅分享我能接触到的强化学习/RL的知识（可能学院派的看到的会不一样） 基础部分： 《Reinforcement Learning ...

一、博弈论与进化 策略式博弈模型组成部分 博弈人 策略空间：行动 支付函数：收益 进化博弈论和传统博弈论的区别：进化博弈论把博弈人行为演化过程看作一个时间演化系统, 重点研究博弈人行为的调整过程. 传统博弈论是以博弈人行动所传递的信息为依据, 重点研究博弈 ...

联合控制动作，提升城市整体的通行能力。 从博弈论到多智能体强化学习 多交叉路 ...