多智能体强化学习
多智能体强化学习概述
基本概念
多智能体强化学习(MARL)研究多个智能体在共享环境中如何通过交互学习最优策略。 每个智能体都需要考虑其他智能体的行为，这使得问题变得更加复杂和有趣。
核心特点：智能体之间的交互、合作与竞争、环境动态性、部分可观察性。
主要算法
1. MADDPG (Multi-Agent DDPG)
集中式训练、分布式执行的Actor-Critic算法
2. COMA (Counterfactual Multi-Agent)
基于反事实推理的多智能体算法
3. QMIX
基于单调性约束的混合Q值算法
4. MAPPO (Multi-Agent PPO)
多智能体版本的近端策略优化算法
关键技术
1. 通信机制
智能体间的信息交换与协调
2. 信用分配
评估每个智能体的贡献度
3. 非平稳性处理
处理环境动态变化
4. 部分可观察性
处理不完全信息
应用场景
多机器人协作
多机器人协同完成任务
交通控制
智能交通信号灯控制
游戏AI
多智能体游戏策略
资源分配
分布式资源优化