多智能体强化学习平均场理论
时间: 2024-08-15 08:09:02 浏览: 66
多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)是一种机器学习领域的研究分支,它关注的是由两个或更多自主学习的智能体在一个相互影响的环境中协同决策的问题。平均场理论在MARL中用于分析大量智能体系统的行为,它简化了每个智能体对其他所有智能体行为的建模,将其视为一个“场”,通过统计平均来描述整体环境。
平均场理论假设所有智能体的行为独立同分布,并且它们基于相同的局部观察和奖励函数。这种简化允许研究者推导出单智能体模型来近似实际系统的全局动态,尽管这个模型通常会牺牲一些精确度。它在处理大型协作或竞争问题时很有用,比如交通网络优化、游戏策略等场景。
相关问题
平均场多智能体强化学习算法
引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [多智能体强化学习(六)MARL的综述](https://blog.csdn.net/wangyifan123456zz/article/details/118516592)[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%"]
- *3* [多智能体强化学习:合作关系设定下的多智能体强化学习](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/125091910)[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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多智能体强化学习例子
多智能体强化学习是指多个智能体在一个共享环境中进行强化学习,它们通过相互协作或竞争来最大化总体奖励。下面是一些多智能体强化学习的例子:
1. StarCraft II:这是一个实时战略游戏,人类玩家和AI玩家可以在同一环境中进行协作或者竞争。AlphaStar,由DeepMind开发的AI玩家,在2019年击败了多名人类职业选手。
2. 自动驾驶汽车:在城市环境中,多个自动驾驶汽车需要协作来避免碰撞,减少拥堵并优化交通流。
3. 多智能体博弈:多个智能体在博弈环境中进行博弈,例如多人囚徒困境问题。
4. 智能家居:智能家居中的多个设备需要协作来提供更好的服务,例如智能音响、智能灯具、智能窗帘等。