多智能体强化学习 同一个网络,同样的参数
时间: 2023-11-12 07:05:47 浏览: 35
多智能体强化学习是指多个智能体协同学习来解决一个共同的任务的方法。在多智能体强化学习中,每个智能体都是一个节点,并且节点之间通过边连接。通过采用多头注意力作为卷积核,图卷积可以提取节点之间的关系表示,并对来自相邻节点的特征进行卷积,类似于卷积神经网络中的神经元。通过逐渐增加的感受野提取的潜在特征被用于学习合作策略。此外,通过在时间上对关系表示进行正则化,可以帮助智能体制定一致的合作策略。多智能体强化学习可以使用深度Q网络进行实例化,并进行端到端的训练。在这种方法中,所有智能体之间共享权重,易于扩展。通过关系核抽象智能体之间的相互作用,并通过卷积提取潜在特征,并通过时间关系正则化诱导一致的合作。与其他参数共享方法不同,图卷积允许通过联合考虑智能体接受域中的其他智能体来优化策略,促进互助。关系内核可以有效地捕捉智能体之间的相互作用和抽象关系表示,从而进一步提高合作。时间正则化可以最小化连续时间步中关系表示的KL散度,促进合作,帮助智能体在具有许多移动智能体的高度动态环境中形成长期一致的策略。,
因此,多智能体强化学习中使用的是同一个网络和同样的参数。这意味着所有智能体共享相同的神经网络结构和参数,这使得算法更加简洁和可扩展。通过共享网络和参数,智能体可以学习到全局的信息,并且能够更好地协同合作来解决任务。这种共享网络和参数的方法在多智能体强化学习中被广泛应用,并取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [多智能体强化学习-DGN](https://blog.csdn.net/DAYUZHIBULESHUI/article/details/127034570)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [第八章-群体智能.doc](https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87505743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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