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多智能体强化学习方法综述
1
作者
陈人龙
陈嘉礼
+1 位作者
李善琦
谭营
《信息对抗技术》
2024年第1期18-32,共15页
在自动驾驶、团队配合游戏等现实场景的序列决策问题中,多智能体强化学习表现出了优秀的潜力。然而,多智能体强化学习面临着维度灾难、不稳定性、多目标性和部分可观测性等挑战。为此,概述了多智能体强化学习的概念与方法,并整理了当前...
在自动驾驶、团队配合游戏等现实场景的序列决策问题中,多智能体强化学习表现出了优秀的潜力。然而,多智能体强化学习面临着维度灾难、不稳定性、多目标性和部分可观测性等挑战。为此,概述了多智能体强化学习的概念与方法,并整理了当前研究的主要趋势和研究方向。研究趋势包括CTDE范式、具有循环神经单元的智能体和训练技巧。主要研究方向涵盖混合型学习方法、协同与竞争学习、通信与知识共享、适应性与鲁棒性、分层与模块化学习、基于博弈论的方法以及可解释性。未来的研究方向包括解决维度灾难问题、求解大型组合优化问题和分析多智能体强化学习算法的全局收敛性。这些研究方向将推动多智能体强化学习在实际应用中取得更大的突破。
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关键词
多智能体强化学习
强化学习
多智能体系统
群体协同
维度灾难
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职称材料
题名
多智能体强化学习方法综述
1
作者
陈人龙
陈嘉礼
李善琦
谭营
机构
北京大学机器感知与智能教育部重点实验室
北京大学智能学院
北京大学人工智能研究院
北京大学跨媒体通用人工智能全国重点实验室
出处
《信息对抗技术》
2024年第1期18-32,共15页
基金
国家重点研发计划项目(2018AAA0102301)
国家自然科学基金资助项目(62250037,62276008,62076010)。
文摘
在自动驾驶、团队配合游戏等现实场景的序列决策问题中,多智能体强化学习表现出了优秀的潜力。然而,多智能体强化学习面临着维度灾难、不稳定性、多目标性和部分可观测性等挑战。为此,概述了多智能体强化学习的概念与方法,并整理了当前研究的主要趋势和研究方向。研究趋势包括CTDE范式、具有循环神经单元的智能体和训练技巧。主要研究方向涵盖混合型学习方法、协同与竞争学习、通信与知识共享、适应性与鲁棒性、分层与模块化学习、基于博弈论的方法以及可解释性。未来的研究方向包括解决维度灾难问题、求解大型组合优化问题和分析多智能体强化学习算法的全局收敛性。这些研究方向将推动多智能体强化学习在实际应用中取得更大的突破。
关键词
多智能体强化学习
强化学习
多智能体系统
群体协同
维度灾难
Keywords
multi-agent reinforcement learning
reinforcement learning
multi-agent system
swarm collaboration
curse dimensionality
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多智能体强化学习方法综述
陈人龙
陈嘉礼
李善琦
谭营
《信息对抗技术》
2024
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