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多智能体强化学习
资料介绍
一、引言
多智能体强化学习（MARL）是人工智能领域的一个重要分支，它研究多个智能体在共享环境中通过交互和学习来优化各自或共同目标的过程。与单智能体强化学习相比，MARL面临着环境动态性、智能体间协作与竞争、信用分配等更多复杂挑战，同时也为解决现实世界中的多主体决策问题提供了强大的理论框架和技术手段。MARL的应用场景广泛，涵盖了机器人协作、智能交通、分布式控制、博弈论、推荐系统等多个领域。
二、MARL的基本概念
（一）智能体（Agent）
智能体是指能够感知环境状态、执行动作并从环境中获得反馈的实体。在MARL中，智能体可以是同质的（具有相同的结构和目标）或异质的（具有不同的结构和目标）。每个智能体通常具有自己的状态空间、动作空间和奖励函数。
（二）环境（Environment）
环境是智能体交互的外部世界，它接收智能体的动作并返回新的状态和奖励。在MARL中，环境通常是部分可观测的，且由于其他智能体的存在，环境对单个智能体而言具有动态性和非平稳性。环境的状态空间可以是离散的或连续的。
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