多智能体强化学习 智能体构建

多智能体强化学习是指在一个环境中存在多个智能体，每个智能体都有自己的观察状态和可以执行的动作，并且它们通过相互作用来实现某种任务的学习过程。在构建多智能体强化学习系统时，我们需要考虑每个智能体的决策策略、交互方式以及如何协调它们的行为。

引用中提到了传统算法在多智能体环境下的一些短板。传统的Q学习算法在多智能体环境中不适用，因为每个智能体的策略都在发生变化，导致环境的不稳定性，从而带来学习稳定性的挑战。经典的DQN算法也不适用，因为不知道其他智能体的状态会导致自身状态转移的不确定性，阻止了以往经验重放的直接使用。此外，策略梯度（PG）算法在多智能体环境中也不适用，因为智能体数量的增加会加剧固有的方差大的问题。

为了解决这些问题，引用提到了一种名为MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）的算法。MADDPG采用了集中式训练和分散式执行的框架。在训练时，每个智能体的Critic接收除了自身的状态-动作信息外，还包括其他智能体的动作和状态信息。而在应用时，只利用局部信息即可给出最优动作。这种框架的优势是不仅适用于合作，还适用于竞争性或合作竞争混合的情况。此外，MADDPG算法不需要知道环境的动力学模型以及特殊的通信需求。

因此，在构建多智能体强化学习系统时，我们可以考虑使用MADDPG算法，采用集中式训练和分散式执行的框架，使智能体能够通过相互协作或竞争来学习并完成任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [多智能体强化学习在智能工厂在线调度中应用](https://blog.csdn.net/crazy_girl_me/article/details/123138099)[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* *3* [多智能体强化学习算法MADDPG（一：由单智能体强化学习到多智能体强化学习）](https://blog.csdn.net/qq_40089637/article/details/108377307)[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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