多代理强化学习综述:原理、算法与挑战
引言
多代理强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是强化学习的一个重要分支,它将传统的单代理强化学习概念扩展到多代理环境中。在MARL中,多个代理通过与环境和其他代理的交互来学习最优策略,以在协作或竞争场景中最大化累积奖励。
MAgent中代理之间的对抗(混合MARL示例)
MARL的正式定义如下:多代理强化学习是强化学习的一个子领域,专注于研究在共享环境中共存的多个学习代理的行为。每个代理都受其个体奖励驱动,采取行动以推进自身利益;在某些环境中,这些利益可能与其他代理的利益相冲突,从而产生复杂的群体动态。
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