多智能体Qlearning算法有什么专业术语

多智能体Q-learning算法中涉及到的一些专业术语如下：

1. Q-value（Q值）：用于衡量在某个状态下采取某个动作的价值，即预期的累积奖励。

2. Q-table（Q表）：存储了Q值的表格，每个单元格表示在某个状态下采取某个动作的Q值。

3. Exploration（探索）：在学习初始阶段增加随机性，以便智能体能够尝试新的策略。

4. Exploitation（利用）：在学习后期利用已学习的知识，以便智能体能够采取最优策略。

5. Epsilon-greedy策略：一种平衡探索和利用的策略，以一定概率随机选择动作，以便探索新的策略。

6. Convergence（收敛）：当智能体的学习达到一定的阈值时，Q值将不再发生显著变化，算法即收敛。

7. Reward（奖励）：用于衡量智能体采取某个动作所获得的收益或惩罚。

8. Episode（回合）：一系列智能体与环境互动的过程，从初始状态开始，采取一系列动作，直到达到某个终止状态。

9. Discount factor（折扣因子）：用于衡量未来奖励的重要性，越远的奖励将获得更小的折扣因子。

10. Agent（智能体）：在多智能体Q-learning算法中，智能体指的是学习代理，它们能够接受环境的状态和奖励信号，并根据学习算法更新自己的Q值。