多智能體的常見設定： 合作關系。比如工業機器人 競爭關系。比如拳擊比賽 合作-競爭混合。比如機器人足球比賽 利己主義。比如股票自動交易系統 多智能體系統的術語： 有n個智能體； \(S\)為狀態 ...

多智能體博弈強化學習研究綜述筆記 1. 摘要要點 將博弈理論引入強化學習： 可以很好的解決智能體的相互關系 可以解釋收斂點對應策略的合理性 可以用均衡解來替代最優解以求得相對有效的策略。 強化學習算法解決不了不存在最優解的問題。 論文的內容 ...

多智能體博弈強化學習研究綜述筆記2 標准博弈 共同利益博弈： 常見的有團隊博弈、勢博弈和 Dec-POMDP 團隊博弈：對於構建分布式 AI (DAI)至關重要。 存在的問題：若博弈存在多個納什均衡，即使每個智能體之間的學習目標幵不沖突 ...

多智能體博弈強化學習研究綜述筆記 擴展式博弈 完全信息的擴展式博弈 納什在博弈論中主要的貢獻是證明了在有限玩家有限次標准型博弈下，一定存在混合策略的納什均衡。但是這個納什均衡是假設玩家在決策時，其他玩家的策略不會改變，但在擴展式博弈中先決策玩家無法知 道后決策玩家的策略，所以會導致 ...

強化學習入門基礎 目錄 強化學習入門基礎 1. 強化學習基礎知識 1.1 強化學習發展歷程 1.2 強化學習特點 1.3 強化學習應用 1.4 強化學習基本概念 1.5 強化學習智能體 ...

強化學習： 強化學習作為一門靈感來源於心理學中的行為主義理論的學科，其內容涉及 概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論、運籌學 等多學科知識，難度之大，門檻之高，導致其發展速度特別緩慢。 一種解釋： 人的一生其實都是不斷在強化學習，當你有個動作（action）在某個狀態 ...

0x01 價值迭代算法基礎概念 0x01.1 獎勵 若要實現價值迭代，首先要定義價值，在迷宮任務中，到達目標將獲得獎勵。 特定時間t給出獎勵Rt稱為即時獎勵 未來獲得的獎勵總和Gt被稱 ...

0x00 機器學習基礎 機器學習可分為三類 監督學習 無監督學習 強化學習 三種學習類別的關鍵點 監督學習需要人為設置參數，設置好標簽，然后將數據集分配到不同標簽。 無監督學習同樣需要設定參數，對無標簽的數據集進行分組。 強化學習需要人為設置初始參數 ...