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 ...
一 博弈論與進化 策略式博弈模型組成部分 博弈人 策略空間:行動 支付函數:收益 進化博弈論和傳統博弈論的區別:進化博弈論把博弈人行為演化過程看作一個時間演化系統, 重點研究博弈人行為的調整過程. 傳統博弈論是以博弈人行動所傳遞的信息為依據, 重點研究博弈人在預期信息下的決策結果。 個人理解:進化博弈論研究的是人怎么去選擇策略,調整策略的過程,而傳統博弈研究的是人選擇策略后,在預期的條件下會獲得的 ...
2021-10-05 17:26 0 144 推薦指數:
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 ...
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 ...
本文介紹強化學習的基本概念及建模方法 什么是強化學習 強化學習主要解決貫續決策問題,強調一個智能體在不斷的跟環境交互的過程中通過優化策略從而在整個交互過程中獲得最多的回報。 圖中的大腦代表智能體agent,智能體根據當前環境\(s_t\) 選擇一個動作\(a_t\)執行,這個\(a_t ...
從今天開始整理強化學習領域的知識,主要參考的資料是Sutton的強化學習書和UCL強化學習的課程。這個系列大概准備寫10到20篇,希望寫完后自己的強化學習碎片化知識可以得到融會貫通,也希望可以幫到更多的人,畢竟目前系統的講解強化學習的中文資料不太多。 第一篇會從強化學習的基本概念 ...
1、進化策略(ES:evolution strategy) 在一定的抽象程度上,進化方法可被視為這樣一個過程:從個體構成的群體中采樣並讓其中成功的個體引導未來后代的分布。但是,其數學細節在生物進化方法的基礎上實現了很大的抽象,我們最好將進化策略看作是一類黑箱的隨機優化技術。 策略 ...
torch.distributions.Categorical() 功能:根據概率分布來產生sample,產生的sample是輸入tensor的index 如: >&g ...
在前面我們討論了基於價值的強化學習(Value Based RL)和基於策略的強化學習模型(Policy Based RL),本篇我們討論最后一種強化學習流派,基於模型的強化學習(Model Based RL),以及基於模型的強化學習算法框架Dyna。 基於價值的強化學習模型和基於策略的強化學習 ...