多智能体强化学习综述
时间: 2025-01-26 18:36:39 浏览: 63
### 多智能体强化学习概述
多智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS)涉及多个自主实体之间的交互,而多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)则是让这些智能体通过与环境互动来共同优化策略的过程。MARL的研究旨在解决复杂环境中个体行为协调的问题。
在MARL领域内存在多种不同的研究方向和技术路径[^1]。尽管已有分类方法能够覆盖大部分MARL算法,但仍有部分算法无法被完全归纳到现有框架之下,或是位于几个类别的交界处,在特定综述文章中有专门章节探讨这类特殊情况[^3]。
对于希望深入了解该领域的读者来说,可以从以下几个方面入手:
- **基础理论**:理解单智能体RL的基础概念及其扩展至多智能体场景下的变化;
- **合作与竞争机制**:分析不同类型的MAS中如何设计奖励函数促进协作或对抗关系形成;
- **通信协议的设计**:探索有限带宽条件下有效信息交换的方法论;
- **可扩展性和效率提升**:针对大规模网络结构下计算资源消耗问题寻找解决方案;
此外,值得注意的是近年来深度学习技术的发展也极大地推动了MARL的进步,特别是在处理连续动作空间以及高维状态表示等方面表现出色的人工神经网络架构得到了广泛应用[^2]。
```python
# 示例代码展示了一个简单的双智能体Q-learning实现方式
import numpy as np
class TwoAgentQLearning():
def __init__(self):
self.q_table = {}
def update(self, state, action_pair, reward, next_state):
if (state,action_pair[0],action_pair[1]) not in self.q_table:
self.q_table[(state,action_pair[0],action_pair[1])] = 0
max_future_q = max([self.get_value(next_state,a,b) for a in range(2) for b in range(2)])
current_q = self.get_value(state,*action_pair)
new_q = (1 - alpha)*current_q + alpha*(reward + gamma*max_future_q)
self.set_value(state,*action_pair,new_q)
def get_value(qtable,state,a,b):
try:
return qtable[state][a][b]
except KeyError:
return 0
def set_value(qtable,state,a,b,value):
if state not in qtable:
qtable[state]={}
if a not in qtable[state]:
qtable[state][a]={}
qtable[state][a][b]=value
alpha=0.1 # 学习率
gamma=0.95 # 折扣因子
```
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