基于后悔值的多Agent冲突博弈强化学习模型
一种基于案例推理的多agent强化学习方法研究,免费下载
优0值，agent பைடு நூலகம்要反复尝试每个状态动作对.Watkins与Dayan已 经证明Q学习在一定条件下收 敛，但假定每个状态 动作对可无限次地重复试验，由此可见算法的计算 量是相当大的. 存在可用案例
联合学习 在动态变化的实际环境中各agent的目标状态 不但取决于自己的行为，同时还受环境中其它age nt 行为效果的影响，标准的单agent强化学习方法应
中: 2)生成协作完成任务Tx的agent组合.
ExNa (3) 'ExNa 把每个子集作为一个同属案例集合，本文根据 协作完成任务agent的数目划分案例库，有效地 缩 减系统策略案例库子集数目.此外，系统策略案例 库子集长度固定，每个同属案例子集记 录的是学习 到的有限最优策略案例集合，在开放复杂的MAS 中，使用价值系数T来抑制系统适 应能力变差.学 习过程中检索案例库难度大大降低并可保证检索到 的案例策略的再用价值， 因此可以有效地加快学习 的速度. 3.2分割多agent系统，确定相应案例子集 本文根据任务属性要求分割多agent系统，确 定不同agent之间的协作关系.新的任务到来后依 照agent之间的协作关系组合扫描相应的案例子集， 找到相似案例，生成备选案例集合，从中 选择最优 可再用策略进入附加学习；若找不到相似案例，则 重新学习最优策略. (I)确定agent对目标任务的胜任度 max^- CL1 j — nun Qj 计算agent能力属性与目标任务属性之间的 差异度 max ay-mm a； 如果％•越小越好，则有： fXmnai I(Vik-Vxk)KI+ Vik-Vxk), Vik > Vxk Md+ Vxk-Vik), Vik < Vxk aU aij-maxaj 其中表示目标任务八的第项要求属 性，X为任务编号，X为任务总数，Ak表示agent,- 与对应 的第k项属性，匕、Vik分别是对应 Tx, agent,的第k项属性的值.此处为了保证h、Vik 之间的 可比性，假设agent能力属性名与目标任务 属性名一一对应. 2)确定agent对任务的胜任度 aU = vU - Vxi 根据式⑶可以得到能力对比矩阵沁(a,7)，纵 行表示目标任务Tx的要求属性横行表 示agent,,
多Agent协作的强化学习模型和算法
本文所研究 的与 以上方法不同 ， 注的是同时有多个 Ａ 关
ｇ ｎ 共同学 习的问题 。在此基 础上 ， 出 了一种基 于强化 学 ｅｔ 提 习的多 Ａｇ ｎ 协 作学习模 型 ， 过利用 其它 Ａ ｅ ｔ ｅｔ 通 ｇ ｎ 的经验和 知识 ， 一个 学习 Ａｇ ｎ 可以更 快速地学习 ， ｅｔ 并且尽 可能地减少 错误 。Ｑ学习是一个 有效 的无模 型的强化 学习算法 ， 于单 对 Ａ ｅ ｔ 习， ｇｎ 学 它是一个 集 中式 的、 效 的学 习算法 。但 是 ， 有 对 于多 Ａｇ ｎ 学习来说 ， ｅｔ 由于状态 空间呈 指数增 长和 Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 的 数量不断增多 ， Ｑ学 习算 法 的代 价过 于庞 大。本文提 出了一
维普资讯
计算机科学 ２ ０ Ｖｏ． ３ ｏ １ ０ ６ １３ Ｎ ． ２
多 Ａ ｅ ｔ 作 的 强化 学 习模 型 和 算 法 ｇｎ 协
刘 菲 曾广周 宋言 伟
（ 山东大学计算机科学与技术学院 济南 ２０ ６ ） ５０ １
摘 要 结合强化 学习技术讨论 了多 Ａｇ ｎ 协作 学习的过程 ， ｅｔ 构造 了一个新 的 多 Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 协作 学 习模 型。在这个模 型
Ｒｅｎ ｏ ｃ ｍｅ ｔＬ ａ ｎ ｎ ｏ ｅ ｎ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ Ｍ ｕ ｔ ａ ｅ ｔＣｏ ｐ ｒ ｔ ｎ ｉ ｆ ｒ ｅ ｎ ｅ ｒ ｉ ｇ Ｍ ｄ ｌａ ｄ Ａｌ ｏ ｉｈ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｌ － ｇ ｎ ｏ ｅ ａ ｉ ｉ ｏ
ＬＩ Ｆｅ Ｚ Ｕ ｉ ＥＮＧ ａ ｇ Ｚ ｏ Ｓ Ｇｕ ｎ － ｈ ｕ ＯＮＧ ｎＷ ｅ Ｙａ － ｉ
ａｇ ｒ ｈ ｐ ｙ ｕｌ ｔｅ ｔ ｎ ｔ ｌｉ ｇ ｎ ｏ ｐ ｒｔｖ ｅ ｒ ｉｇｔ ｇ ｔ ｅ ｉ ｕｔｎ ｉ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｓｆ ｌ ａｔｎ ｉ ｏｍｕｔ— ｅ ｔｃ ｏ ｅａ ｉｅｌａｎｎ ｏ ｅｈ ｒｓｍ ｌａ ｅｔ ｔ ｙ ｏ ａ ｙ，Ｓ ａ ａ ｅｅ ｃ ｇ ｎ ｒ Ｏｉ ｃ ｎｍ ｋ ｓ ｄｏ ｈ ｓｉ ｔ ｎｏ ｔ ｃｉｎ ｓｌｎ －ｉ ｅ ｒ． Ａｔｌｓ ｅｅ ａ ｔｄ ｃｓｏ ｓｔ ｅｔ ｅｂ ｓ ｉｔｉ ａ ｔ ｏｉ ａ ｅ ｎ ｔ ｅｅ ｔ ｓ ｏ ｃ ｍａｉ ｎ ｉ ａ ｔ ’ ｏ ｇ ｔ ｏ Ｓ ｏ ｍｅ ｒｗａ ｄ ａ ｔｒｌｖ ｎ ｅ ｉｉｎ ｏｂ ｈ ｅ ｔ
强化学习AI技术中的强化学习模型与自主决策
强化学习AI技术中的强化学习模型与自主决策强化学习（Reinforcement Learning）作为一种重要的人工智能技术，通过模拟智能体与环境的交互过程，通过试错和奖惩机制来逐步学习并提升自身的决策能力。
在强化学习技术中，强化学习模型和自主决策是两个关键的概念。
本文将介绍强化学习AI技术中的强化学习模型与自主决策，并探讨其在实际应用中的重要性与挑战。
一、强化学习模型的概念与分类强化学习模型是指在强化学习任务中，描述智能体与环境之间交互关系的数学模型。
根据问题的不同，强化学习模型可以分为值函数型模型和策略型模型。
值函数型模型通过评估每个状态的价值函数来指导智能体的决策，其中价值函数表示从某个状态出发，智能体在未来可以获得的预期回报。
值函数型模型根据是否估计状态值或行为值的不同，又可以分为状态值函数和行为值函数。
常见的值函数型模型包括Q-Learning和SARSA等。
策略型模型则直接描述了在每个状态下的智能体应该采取的行为，即策略函数。
策略型模型的目标是寻找最优的策略函数来最大化累积回报。
典型的策略型模型包括基于梯度的策略梯度方法和基于模型的策略优化方法等。
二、自主决策的作用与挑战自主决策是指在强化学习任务中，智能体基于学习到的模型或策略，通过自主选择行为来实现目标的决策过程。
自主决策的重要性在于其可以使智能体具备一定的自适应性和探索能力，从而在未知环境中学习并优化决策。
然而，实现自主决策面临着一些挑战。
首先，智能体需要在不断探索和利用之间找到平衡，以避免局部最优解。
其次，许多强化学习任务具有高维度的状态和行动空间，导致搜索空间巨大，增加了决策的复杂性。
此外，随着任务复杂性的增加，通常需要更长的学习时间和更多的样本来优化决策，这也带来了算力和时间成本的挑战。
三、强化学习模型与自主决策的应用案例强化学习模型与自主决策具有广泛的应用前景，在各个领域都能发挥重要的作用。
在智能交通领域，强化学习模型可以应用于智能驾驶中，帮助车辆实现自主决策与规划路径。
多智能体博弈中的强化学习算法研究
多智能体博弈中的强化学习算法研究近年来，随着人工智能技术的迅速发展，多智能体系统在各个领域中得到了广泛应用，如智能交通、智能电网、智能医疗等。
在多智能体系统中，个体间的相互作用和竞争合作是必不可少的，而强化学习算法则成为了实现这种多智能体交互的主要手段。
本文将介绍多智能体博弈中的强化学习算法及其研究进展。
一、强化学习算法简介强化学习是一种通过试错来学习行为策略的算法，与监督学习和无监督学习不同，它需要由环境提供奖励或惩罚信号来调整智能体的行为策略。
具体来说，智能体根据当前环境状态选择一个动作，环境会根据该动作给智能体提供奖励或惩罚，智能体根据奖励信号来确定自己下一步的行动，以此不断改进自己的策略，直至找到最优行为。
二、多智能体博弈在多智能体博弈中，个体之间存在着竞争和合作的关系，智能体的策略和决策将受到对手策略和决策的影响。
常见的多智能体博弈有合作博弈和非合作博弈。
其中，合作博弈中个体间需要达成合作共赢的目标，而非合作博弈中个体则是独立的自我决策者，它们只考虑自身利益而不顾及其他智能体的策略。
三、多智能体强化学习算法传统的强化学习算法主要是针对单智能体的情况，而在多智能体场景下，由于存在个体之间的相互作用和竞争合作，所以需要对强化学习算法进行相应的改进和扩展。
下面将介绍几种多智能体强化学习算法。
1. 自适应协同增强学习算法自适应协同增强学习算法（Adaptive Coordinated Reinforcement Learning, ACRL）是一种星型结构的多智能体强化学习算法。
它将智能体分为一个固定的个体和一个动态的个体，其中动态个体可以加入或离开系统。
在ACRL算法中，每个智能体都有一个学习器来学习环境和其他智能体的信息，然后更新其行为策略。
同时，ACRL算法引入了一种适应性合作博弈机制，来实现智能体之间的协同学习。
2. Q学习算法Q学习算法是强化学习中最常用的算法之一，它能够自适应地学习最优策略。
基于强化学习的人工智能决策模型
基于强化学习的人工智能决策模型人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种新兴的技术，正逐渐在各个领域得到广泛的应用。
在人工智能的发展过程中，决策模型扮演着重要的角色。
基于强化学习的决策模型具有独特的优势，在许多实际应用场景中展现出了强大的效果。
本文将介绍基于强化学习的人工智能决策模型的基本原理和应用。
一、强化学习的基本原理强化学习是一种机器学习的方法，其目标是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
在强化学习中，智能体（Agent）通过观察环境的状态，采取相应的行动，并获得奖励或惩罚。
通过不断地交互和学习，智能体能够逐渐调整策略，以获得最大化的累计奖励。
强化学习的核心在于通过学习从过去的经验中总结出的经验规则，并将其应用到未知的情境中。
二、基于强化学习的决策模型的主要技术1. 状态表示（State Representation）在基于强化学习的决策模型中，一种有效的状态表示是非常重要的。
状态表示需要能够全面而准确地描述环境的当前状态。
常用的状态表示方法包括基于规则的表示、基于特征的表示以及神经网络表示等。
选择适当的状态表示对于决策模型的性能有着重要的影响。
2. 动作选择策略（Action Selection Strategy）在决策过程中，智能体需要选择合适的动作来应对不同的环境状态。
常见的动作选择策略包括ε-贪心策略、Softmax策略、UCB策略等。
这些策略可以帮助智能体在探索和利用之间找到平衡，以获得最优的决策效果。
3. 奖励函数（Reward Function）强化学习的目标是最大化累计奖励，而奖励函数的设计直接影响了智能体的学习效果。
好的奖励函数需要能够准确地衡量智能体的行为质量，并给出适当的奖励或惩罚。
在实际应用中，设计合理的奖励函数往往是非常具有挑战性的任务。
三、基于强化学习的决策模型的应用基于强化学习的决策模型已经在许多领域取得了重要的应用效果。
以游戏领域为例，AlphaGo的出现给我们展示了基于强化学习的决策模型的巨大潜力。
基于深度强化学习的博弈策略优化研究
基于深度强化学习的博弈策略优化研究深度强化学习是人工智能领域中的一项重要技术，已经在多个领域展现出了卓越的效果。
在博弈论中，理性的决策和优化策略是取胜的关键。
因此，利用深度强化学习技术来进行博弈策略的优化研究具有重要意义。
本文将探讨基于深度强化学习的博弈策略优化研究并给出相关案例和应用。
首先，我们需要了解深度强化学习的基本原理。
深度强化学习是将深度学习和强化学习相结合的一种技术。
它通过构建深度神经网络模型来模拟智能体（Agent）并根据环境反馈信号进行学习和优化。
在博弈场景下，我们可以将参与博弈的各方视为智能体，环境视为博弈的情境。
深度强化学习的目标是通过与环境的交互，使智能体能够自主学习并生成最优策略。
针对博弈策略的优化研究，深度强化学习可以通过以下几个方面发挥作用。
首先，通过深度强化学习可以自动学习博弈策略。
传统的博弈论研究通常基于数学模型和理性决策的分析，但在复杂的博弈环境中，很难得到精确的数学模型或者确定性的理性决策规则。
而深度强化学习可以通过大量的样本与环境的交互来学习博弈策略，不需要依赖事先设定的规则或假设，可以更加自适应地适应复杂环境中的变化和不确定性。
其次，深度强化学习可以克服传统方法中的限制。
在传统的博弈策略优化中，常常需要针对特定的博弈规则进行手动设计和调整，这种方法的可扩展性和适应性受到限制。
而深度强化学习可以通过端到端的学习方式，直接从原始的博弈场景中学习最优策略，避免了手动规则设计的限制，具有更高的灵活性和适应性。
此外，深度强化学习还可以应用于多方博弈。
传统的博弈论研究往往关注于两方博弈，而实际应用中常常面临多个智能体的博弈场景。
深度强化学习可以通过多智能体系统的学习与优化，提高多方博弈的效果。
例如，在围棋中，深度强化学习已经展现出了强大的战胜人类的能力。
基于深度强化学习的博弈策略优化已经在多个领域得到了应用。
其中一个著名的例子是AlphaGo。
AlphaGo是DeepMind公司开发的一个围棋AI，通过深度强化学习的方法，在2016年击败了世界围棋冠军李世石。
基于强化学习的多技能项目调度算法
基于强化学习的多技能项目调度算法强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，基于奖励和惩罚的反馈来指导智能体的决策。
在多技能项目调度问题中，我们需要考虑多个任务、多个资源和多个约束条件，以最优的方式安排这些任务的执行顺序和资源分配，以达到最大的效益。
在强化学习框架下，我们可以将多技能项目调度问题建模为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。
MDP由状态、动作、奖励和转移函数组成，如下所示：S:状态集合，表示系统的状态，包括所有任务和资源的状态A：动作集合，表示智能体可以采取的行动，包括任务分配和资源调度R：奖励函数，表示智能体根据执行动作获得的立即奖励P：状态转移函数，表示智能体执行动作后系统状态的转移概率基于MDP模型，我们可以使用强化学习算法来求解多技能项目调度问题。
以下是一个可能的算法流程：1.定义状态空间：将多技能项目调度问题中的任务状态和资源状态表示为一个状态向量。
任务状态可以包括任务类型、任务时长、优先级等信息，资源状态可以包括资源类型、资源可用性等信息。
2.定义动作空间：将多技能项目调度问题中的任务分配和资源调度表示为一个动作向量。
任务分配动作可以包括将一些任务分配给一些资源的决策，资源调度动作可以包括将一些资源安排在一些时间段执行一些任务的决策。
3.定义奖励函数：根据任务执行效益、资源利用率等因素，设计一个奖励函数来评估每个动作的好坏。
奖励函数可以包括任务完成情况、任务延误情况、资源利用率等因素。
目标是使累计奖励最大化。
4.定义状态转移函数：定义状态转移概率，即定义在执行一些动作后系统状态的变化概率分布。
5. 使用强化学习算法：通过强化学习算法如Q-learning、深度Q网络（DQN）等，让智能体与环境交互，根据当前状态选择动作，并根据反馈的奖励更新策略参数，以逐步学习到最优的调度策略。
6.优化算法参数：根据问题的特殊性，对算法的参数进行优化，包括学习率、折扣因子、探索因子等。
基于随机博弈的Agent协同强化学习方法
ｔｅｓｏｈ ｓ ｃ ａ ｅｓｒｃｕｅ ｎ ｈｉ ｈｓｏｉ ｌ ｅａ ｉｒ， ｎ ｅ ｉｔ ｐｉ ｌ ｅａｉｒｓ ａｅｙｉ ｏ ｔｉｅ． ｈ ｔｃ ａｔ ｍ ｔ ｔｒ ｄｔｅ ｉ ｒ ａ ｂ ｈｖｏｓ ａ ｄｔ ｎａｊ ｎｌ ｏ ｔ ｈ ｖｏ ｔ ｔｇ ｂａ ｄ ｉｇ ｕ ａ ｒ ｔ ｃ ｈ ｏ ｙ ｍａ ｂ ｒ ｓ ｎ
中图分类号 ： １ ； ３ １ ＴＰ ８ＴＰ ９
文献标识码 ： Ａ
中所 面临的环境可 以看 成一个 多人博 弈问题 ， 自独 立进 各
１ 引 言
多 Ａ ｅｔ ｇｎ 环境下的学习行为的研究引发 了对传统机器 学习理论 的挑 战 ， 特别 是在 理解 “ ｅｔ 何能 够在 其 他 Ａｇｎ 如 Ａ ｅ ｔ 在并 同时也在进行学 习和适 应的条件下进行 学习 ｇｎ存
行决 策 ， 目标是获取优 化行 为。 本文所 关注的是多 Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 协作 团 队的学 习 问题 ， 学习 的 目标 是要获得最大 化系统 得益 的联合行 为 策略 。多 Ａ— ｇ ｎ 协作团队 中的各个 Ａｇｎ 是 自主决 策 ， ｅｔ ｅｔ 不存 在集 中控
和适应” 这一点上， 请参见文献［ ，］ １２ 。 强 化学 习技术通过建模成 马尔 可夫决策 过程 （ ａｋｖ Ｍ ｒｏ
文章编号 ：０ ７１ ｏ ２ ｏ ） ２０ １ ７０ １０ —３ｘ（ ｏ ６ｏ ‘００ —４
基于 随机博弈 的 Ａｇｎ 协 同强化学 习方法 ‘ ｅｔ
Ａ ｏ ｅ ａ ｉ ｅ Ｒｅｎ ｏ ｃ ｍ ｅ ｔＬｅ ｒ ｉ ｇ Ｍ ｅ ｈ ｄ Ｃｏ ｐ ｒ ｔｖ ｉ ｆ ｒ ｅ ｎ ａ ｎ ｎ ｔｏ
ＭＤ 环境下的最优行 为策 略求解 问题［ 。如何 将强 化学 Ｐ ３ ３ 习技术推广应用 到多 Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 系统中呢？多 Ａｇ ｎ 强 化学习 ｅｔ 的研究因此受到 了学术界 的广泛关注 。多 Ａ ｅｔ ｇｎ强化学 习 与单 Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 强化学 习的一 个重要 的区别在于需要考虑其他 Ａ ｅｔ ｇｎ 的行为可能对 自身行 为决策 产生影 响 ， 一点 与博 这 弈论的思想不谋 而合 博弈论 中的一个根本假设是要求局 为都会
基于深度强化学习的多Agent协作决策研究
基于深度强化学习的多Agent协作决策研究随着智能化技术的快速发展，人工智能领域也取得了快速的发展。
无论在学术研究还是工业应用上，深度学习等技术都获得了广泛的关注和应用。
而多智能体协作决策也成为了人工智能领域内一个热门的研究方向。
在此，我们介绍一种基于深度强化学习的多Agent协作决策研究。
1. 多Agent协作决策的难点与挑战在多Agent协作决策中，需要考虑各个Agent之间的相互影响，同时还需要协调不同Agent之间的决策。
这些因素极大地增加了决策难度，使得多Agent协作决策成为一个极具挑战性的问题。
2. 深度强化学习带来的突破深度强化学习作为一种新兴的技术，可以在多Agent协作决策中得到应用，因为它可以使智能体从环境中学习到经验，并且智能体还能利用协同决策来提高系统的整体效率。
在多Agent协作决策任务中，确定行动方案就是最终的利益最大化问题。
深度强化学习是一种能够有效解决此类问题的方法。
3. 基于深度强化学习的多Agent协作决策研究在基于深度强化学习的多Agent协作决策方面，有很多研究方向，其中包括策略联合学习、多智能体规划、分布式强化学习等等。
在多智能体联合学习中，需要考虑到各个Agent之间的交互和协同，同时还需要保持整体行为的一致性。
在多智能体规划方面，需要考虑到多个智能体的任务分配和合作。
在分布式强化学习方面，需要考虑到如何有效地利用合作策略，有效利用计算机资源等问题。
这些方面构成了基于深度强化学习的多Agent协作决策研究的研究方向。
4. 研究应用基于深度强化学习的多Agent协作决策方案在很多领域都能够应用。
例如，在自主车辆、智能家居等领域，这种技术可以成功地实现多Agent之间的协同决策，从而有效地提高系统的工作效率。
在机器人领域，多Agent协作技术可以用于机器人之间的协同工作，从而实现高效的生产过程。
在金融领域，这种技术可以用于智能投资决策，从而提高收益。
综上所述，基于深度强化学习的多Agent协作决策研究是人工智能领域内一个重要的研究方向。
强化学习模型训练方法
强化学习模型训练方法强化学习模型训练方法强化学习是一种机器学习方法，旨在使智能体通过与环境的交互，学习如何做出最优的决策。
与监督学习不同，强化学习不需要标记好的数据集，而是通过与环境进行实时互动来获得奖励信号，并根据这些信号来调整策略和行为。
在强化学习中，训练智能体的关键是找到合适的模型训练方法。
强化学习的模型训练方法可以分为两个主要的步骤：策略评估和策略改进。
策略评估是指通过与环境的交互，评估当前策略的好坏。
一种常用的评估方法是使用价值函数，该函数能够衡量智能体在特定状态下的长期奖励。
通过使用价值函数，我们可以确定当前策略在不同状态下应该采取的行动。
在策略评估过程中，我们可以使用蒙特卡洛方法或时序差分方法。
蒙特卡洛方法通过与环境进行多次交互来估计值函数。
例如，我们可以通过与环境进行一系列的实验，然后根据实验结果来更新值函数。
时序差分方法则是通过与环境的单次交互来估计值函数。
它使用了一个更新规则，该规则根据当前状态的奖励信号和下一个状态的预测值来更新值函数。
策略改进是基于策略评估的结果，通过调整当前策略来提高性能。
一种常用的策略改进方法是使用贪心策略。
贪心策略会选择在当前状态下具有最大值的动作。
通过不断地评估和改进策略，我们可以使智能体学会如何最优地与环境进行互动。
除了策略评估和改进之外，还有一些其他的模型训练方法可以用于强化学习。
例如，我们可以使用基于梯度的方法来优化策略。
这些方法会计算当前策略的梯度，并根据这些梯度来更新策略参数。
此外，我们还可以使用基于价值函数的方法，例如Q-learning和SARSA。
这些方法通过估计动作值函数来选择最佳动作。
总之，强化学习的模型训练方法是一个不断评估和改进策略的过程。
通过使用不同的方法和技术，我们可以使智能体逐渐学会如何做出最优的决策，并在与环境的交互中获得更大的奖励。
这种模型训练方法在各种实际应用中都具有广泛的应用潜力。
多智能体博弈强化学习研究综述笔记2
多智能体博弈强化学习研究综述笔记2多智能体博弈强化学习研究综述笔记2标准博弈共同利益博弈：常见的有团队博弈、势博弈和 Dec-POMDP1. 团队博弈：对于构建分布式 AI (DAI)⾄关重要。
存在的问题：若博弈存在多个纳什均衡，即使每个智能体之间的学习⽬标幵不冲突，也会导致智能体最终不会学到最优策略的问题。
Sandholm：利⽤有偏好的动作选择和不完整的历史采样提出了最优⾃适应学习算法(optimal adaptive learning，OAL) ，并证明该⽅法对于存在多个纳什均衡的团队博弈中都会收敛⾄最优纳什均衡，但是该⽅法在⼀般的随机博弈中收敛性并不能得到保证。
Arslan：提出了随机博弈的去中⼼化 Q-learning 算法，并借助双时间尺度分析以团队博弈问题为例，证明了算法在⼤量的随机博弈中都会稳定收敛到最优纳什均衡。
获得最优解的关键：是如何解决智能体之间的合作关系。
Mao:提出 ATT-MADDPG 算法，算法通过⼀个集中的 ctitic 来收集其它玩家的信息和策略，并在集中 critic 中嵌⼊注意⼒机制以⾃适应的⽅式对其它玩家的动态联合策略建模，当玩家的策略发⽣改变时，相关的注意权重就会⾃适应的改变，智能体就会快速的调整⾃⼰的策略。
（收集信息，嵌⼊注意⼒机制进⾏联合策略建模，玩家策略改变，权重改变，智能体调整⾃⾝策略）Liu：利⽤完全图对智能体的关系迚⾏建模，提出基于两阶段注意⼒⽹络的博弈抽象机制（G2ANet）[9],幵在 Traffic Junction 和Predator-Prey 场景下证明该⽅法可以简化学习过程。
Zhu：为解决智能体之间通信问题，提出Partaker-Sharer 框架，通过在每个时间步彼此共享智能体的最⼤ Q 值来加速学习过程，幵在 Predator-Prey场景下验证了算法的有效性。
Yang:借⽤了平均场论（Mean Field Theory，MFT）的思想，其对多智能体系统给出了⼀个近似假设：对某个智能体，其他所有智能体对其产⽣的作⽤可以⽤⼀个均值替代，提出了平均场多智能体强化学习算法（Mean Field）,将转化为只包含相邻智能体相互作⽤的形式：其中N（j）表⽰智能体 j 邻居智能体的标签集，表⽰邻居节点的个数。
基于深度强化学习的多智能体博弈算法分析
基于深度强化学习的多智能体博弈算法分析近年来，深度强化学习技术的发展，极大地促进了多智能体博弈算法的研究，特别是在游戏博弈领域。
多智能体博弈是指多个智能体相互博弈的场景，每个智能体的目标都可能不同，它们的行为会相互影响。
深度强化学习算法是指通过不断的试错学习，不断优化策略，以达到最大化期望收益的一种方法。
其可以从大量的数据中学习优化策略，从而实现更加智能的行为。
在多智能体博弈中，深度强化学习算法被广泛应用，在围棋、扑克等传统游戏中获得了巨大的成功。
随着技术的不断发展，深度强化学习在多智能体博弈中有了进一步的应用，成为热门的研究领域。
这里我们浅析一下基于深度强化学习的多智能体博弈算法。
一、博弈场景的定义多智能体博弈涉及到多个智能体进行博弈，每个智能体都有自己的目标和策略。
在多智能体博弈中，博弈场景的定义是十分重要的。
我们需要定义出多智能体之间的互动方式、智能体的行为方式和规则，以此构建出一个完整的博弈场景。
二、基于深度强化学习的博弈模型在博弈场景的定义完成后，我们需要定义一个基于深度强化学习的博弈模型。
博弈模型的建立需要考虑多个方面，例如智能体的行动方式、智能体的目标以及收益计算等等。
三、智能体的训练策略在博弈模型建立后，我们需要对智能体进行训练，以便让它们具备更智能的行为。
在训练方面，我们可以采用深度强化学习算法，根据智能体不断试错的过程来优化其策略，以达到期望的最大收益。
四、合作与竞争的平衡在多智能体博弈中，最重要的挑战之一就是实现合作与竞争的平衡。
当智能体只有竞争时，会出现一些不可预测的结果，最终导致收益不尽如人意。
因此，需要设计在合作与竞争之间平衡的策略。
五、结论基于深度强化学习的多智能体博弈算法，可以在不断的试错和训练中获得更加智能的行为方式，在各种场景中展现出强大的表现。
在未来的研究中，可以进一步完善该算法，以适应更加复杂的智能体博弈场景，推进智能体的发展。
基于深度强化学习算法的多人博弈问题研究
基于深度强化学习算法的多人博弈问题研究第一章绪论近年来，深度强化学习作为人工智能的一个重要领域，已经在多个领域取得成功。
其中，它在多人博弈问题上的应用越来越广泛。
多人博弈是指有三个以上玩家参与的博弈问题，相较于二人博弈，多人博弈存在更加复杂的策略和博弈形式，因此解决该类问题更加困难。
对于传统博弈算法，其主要基于博弈的固有规则及玩家的迭代学习，一旦涉及到多人博弈，就会出现复杂的合作、竞争及信任等社会性问题。
这就需要研究者深入探究如何通过深度学习技术来解决多人博弈问题，特别是利用深度强化学习算法，来使得多方玩家能够更加高效地学习并协商互换。
本文旨在基于深度强化学习算法，研究多人博弈问题，首先介绍了深度强化学习相关的理论及技术，然后对几种常见的多人博弈问题进行实验分析，最后总结并讨论了未来可行的解决方案。
第二章深度强化学习技术深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种基于神经网络的增强学习算法，其主要目标是通过探索和试错来学习一种最佳策略。
该算法主要分为四个步骤：状态-动作-回报-策略（State-Action-Reward-Policy，SARP），其中，状态（State）是指当前环境，动作（Action）是指智能体在当前环境中执行的操作，回报（Reward）是指智能体执行操作后得到的奖励信号，策略（Policy）是指智能体在当前状态下选择执行哪些操作的概率。
在DRL算法中，智能体使用神经网络对状态和动作之间的映射关系进行建模，通过反向传播算法来优化参数，使得智能体能够学会最佳策略。
DRL算法的优点在于，它不需要人工设计特征和策略，而是通过神经网络的自动学习来获得最佳策略。
第三章多人博弈问题分析3.1 多方竞争博弈多方竞争博弈（Multi-Party Competitive Game，MPCG）又称为多方零和博弈，是指多个玩家之间通过执行不同的策略来争夺优胜劣汰的局面。
强化学习在博弈领域中的应用研究
强化学习在博弈领域中的应用研究自人工智能之父John McCarthy在1950年代提出了博弈论和人工智能之间的联系以来，博弈领域一直是人工智能领域重要研究方向之一。
博弈领域中，强化学习技术在近年来开始受到广泛关注。
强化学习通过从试错中学习策略，在对抗式情境下进行决策和优化，成为了博弈领域中的一种强大工具。
强化学习是一种基于试错和奖励的学习方法。
在博弈领域中，很多的情形都可以视为一种强化学习问题。
例如，围棋、象棋等传统博弈，以及团队合作、多方竞争等博弈场景，都可以使用强化学习进行研究。
对于博弈场景中的传统博弈，强化学习可以通过设计合适的奖励机制和策略，让机器自动学习应对博弈对手的策略。
以围棋为例，目前最成功的围棋AI——AlphaGo，采用了基于深度学习和强化学习的策略。
AlphaGo使用了两个神经网络——策略网络和价值网络，对棋盘状态进行评估和决策。
通过多轮强化学习和试错，AlphaGo最终在三月份的围棋人机对决中，以4:1的成绩战胜了世界顶尖人类围棋选手李世石。
除了传统博弈外，强化学习也可以用于博弈场景中的团队合作和多方竞争。
以团队合作为例，多任务博弈中的合作一般指多个智能体通过相互协调，实现一个共同目标。
如何在多智能体系统中训练出具有良好合作性能的智能体，一直是多智能体系统领域的研究热点。
常用的博弈模型有普通公共博弈模型、议价博弈模型、能力对抗博弈模型等。
在这些模型中，强化学习可以通过不断的试错和奖励机制优化策略，使智能体能够在合作方面不断地提高。
在多方竞争的博弈场景中，强化学习可以帮助每个博弈者寻找最优策略，形成纳什均衡。
例如，在智能出租车竞争的博弈场景中，每个出租车需要根据自身的位置和目的地，以及其他出租车的位置和目的地等因素来制定最优策略。
当所有出租车都采取自己的最优策略时，系统将形成纳什均衡，保证整个系统的最优化。
除了博弈对手的策略，强化学习在博弈领域中的一个重要应用是设计最优奖励机制。
后悔理论研究模型_冲突与进展
后悔是为我们所熟知的一种情绪，它是日常交谈中情绪表达方面提到最多的负面情绪，与我们的日常决策、认知方式、情绪体验等都密切相关。
其实，最早对后悔进行研究的是哲学领域，其后才逐渐扩展到经济学、人类学和心理学等领域。
人们在后悔时通常会产生“如果……就……！”“要是……就好了”等的反事实思维（counterfactual thinking）[1]。
在心理学领域研究后悔是基于反事实思维进行的。
1982年美国著名心理学家Kahneman和他的同事Tversky首次提出“反事实思维”这个名词，即个体对过去事件加以心理否定并构建出一种可能性假设的思维活动。
这种思维方式常常伴随着后悔、痛苦或者高兴等情绪反应。
此后，心理学对后悔的研究也逐渐开展起来并日趋丰富。
但就目前对后悔的研究而言，仍存在着很多问题。
1后悔概念的界定日常生活中的后悔是指“做错了事，事后感到懊悔。
”[2]而心理学领域对后悔的研究有着自己独特的模式，它是在反事实思维的框架下展开的。
因此，后悔的定义就不可避免地带有反事实思维的印记。
Sugden认为后悔是将事件的真实结果（what is）和可能发生的一个比真实结果更好的假设结果（what might have been）相比较并伴随痛苦情绪的过程[3]。
这个定义蕴涵了反事实思维的对比效应（contrast effect）和它的情绪功能（affective function）的思想，将真实结果和可能发生的假设结果相比较就体现了对比效应。
反事实思维中的上行反事实思维引发了负面情绪———后悔，则反映了情绪功能。
可见，这个后悔定义严格遵循着反事实思维的思想，同时也说明了后悔与反事实思维之间存在着密切的关系。
Landman将后悔定义为个体在主、客观因素的影响下，对过去采取或未采取某一行动而导致的消极结果产生的自责、懊恼、悔恨等心理的一种情绪状态[4]。
这一定义涉及了后悔的影响因素，做—不做效应（action—inaction effect），后悔的负面结果以及后悔的多元组合（即自责、懊恼、悔恨等），且主要是以Kahneman的“做—不做”规律为依据的，而Kahne-man恰恰是研究反事实思维的早期人物之一。
基于深度强化学习的博弈模型分析
基于深度强化学习的博弈模型分析随着人工智能不断发展，深度强化学习成为了越来越受关注的一个领域。
深度强化学习通过在不断学习做出决策的过程中，可以实现对于复杂环境下的最优化决策。
在博弈模型中，深度强化学习也有着广泛的应用。
一、深度强化学习简介深度强化学习是机器学习的一个分支，通过不断地试错和学习，来优化策略以达成某些目标。
在这个过程中，机器会根据不断尝试的结果来判断当前情况下的最优行动，从而取得更好的成果。
深度强化学习是通过不断反复尝试，来寻求最优化策略。
在这个过程中，机器会对当前环境做出分析，然后根据以前的经验制定出策略，尝试一些行动。
之后机器会根据这个行动的结果来判断这个策略是否有效，再采取下一个行动，不断重复这个过程，直到找到最优策略。
二、博弈模型的分析博弈模型是指两个或者多个参与方为了共同目标而进行博弈。
其目的是为了最大化自身的利益，从而在博弈中获得胜利。
对于博弈模型的研究，深度强化学习有着广泛的应用。
对于复杂的博弈策略，深度强化学习可以提供一种新的思考方式。
在这个过程中，机器通过不断的自我学习，不断地优化策略，直到达到最优解。
博弈模型的分析需要从多个方面入手。
首先，需要精确地定义博弈的规则和流程。
其次，在执行博弈过程时，需要考虑各种策略的可能性，以及每种策略的优劣。
最后，需要在博弈之后进行总结，以获得博弈模型的不同策略之间的差异和优劣。
在博弈模型中，深度强化学习可以实现机器在实际博弈行动中不断自我学习的过程，以达到最优化策略。
三、深度强化学习在博弈模型中的实践深度强化学习在博弈模型中的实践是非常广泛的。
在游戏、棋类等领域，深度强化学习已经取得了很多令人注目的成果。
以下为几个例子：1. 围棋：AlphaGoAlphaGo是围棋领域中的一个非常著名的例子，该算法使用了深度强化学习。
在这个过程中，AlphaGo通过不断自我学习，不断优化策略。
最终，在2016年3月，AlphaGo成功打败了世界级棋手李世石，成为围棋领域中的一次重大突破。
多臂赌博机问题的强化学习算法研究
多臂赌博机问题的强化学习算法研究强化学习是一种通过与环境互动来学习最优策略的机器学习方法。
在强化学习中，智能体试图通过与环境的交互来最大化累计奖励。
多臂赌博机问题是强化学习领域中经典的问题之一，被用来研究智能体在有限资源情况下如何选择行为。
在多臂赌博机问题中，有多个拉杆（臂），每个拉杆的结果是随机的，并且每个拉杆的结果都符合特定的概率分布。
每次智能体选择一个拉杆后，会得到相应的奖励。
问题的目标是找到能够最大化累计奖励的策略。
为了解决多臂赌博机问题，研究人员提出了多种强化学习算法。
其中最经典的算法包括ε-贪心算法、UCB算法和Thompson采样算法。
ε-贪心算法是一种简单直观的算法。
在ε-贪心算法中，智能体以概率ε选择随机拉杆，以概率1-ε选择累计奖励最高的拉杆。
这种算法的优点是简单易懂，但它不能很好地平衡探索（exploration）和利用（exploitation）的问题。
UCB算法（Upper Confidence Bound）是一种通过置信上界来平衡探索和利用的算法。
UCB算法选择动作时，会考虑拉杆过去的选择次数和奖励值，并根据这些信息计算每个拉杆的置信上界。
选择置信上界最大的拉杆作为当前动作。
UCB算法的优点是能够平衡探索和利用，但它可能会过于关注已知奖励高的拉杆，导致无法对其他拉杆进行充分的探索。
Thompson采样算法是一种基于贝叶斯推断的算法。
它通过维护每个拉杆的后验概率来选择动作。
具体而言，每个拉杆都被假设为一个伯努利分布，并更新每个拉杆的后验概率。
然后，根据后验概率进行采样选择动作。
Thompson采样算法的优点是能够灵活地平衡探索和利用，但算法复杂度较高。
除了上述经典算法，还有一些其他的强化学习算法被用于解决多臂赌博机问题。
例如，逆强化学习算法和深度强化学习算法等。
这些算法通过引入不同的技术和模型来提高算法的效率和性能。
总的来说，多臂赌博机问题的强化学习算法研究旨在寻找一种最优的策略，使得智能体在有限资源下获得最大的累计奖励。
基于贝叶斯方法的多Agent强化学习
基于贝叶斯方法的多Agent强化学习
郑顾平;曹锦纲
【期刊名称】《河北联合大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2005(027)004
【摘要】在多agentss强化学习(MARL)的研究中,很多都是强调MARL算法收敛于期望平衡解.然而,对于标准的强化学习,该过程需要对策略空间的充分探测,而且探测还经常受到惩罚或错失了良机.在多agents系统中,由于agents之间的协作使该问题更加复杂.为此,提出了在MARL用贝叶斯模型来进行最优探测,该模型与标准的RL模型不同,它将对agent的动作是如何影响其它agents的行为进行推理.同时,还给出了如何对最优贝叶斯探测进行处理以获得理想的结果,并通过与其它算法的比较来说明用贝叶斯方法的可行性.
【总页数】4页(P65-68)
【作者】郑顾平;曹锦纲
【作者单位】华北电力大学,计算机学院,河北,保定,071003;华北电力大学,计算机学院,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种基于多 Agent 强化学习的无线传感器网络多路径路由协议 [J], 乔阳;唐昊;程文娟;江琦;马学森
2.基于中介Agent的强化学习优化协商模型 [J], 张京敏;董红斌
3.基于强化学习的多Agent路径规划方法研究 [J], 王毅然;经小川;田涛;孙运乾;从帅军
4.基于多Agent强化学习的危险车辆预警算法 [J], 王泽学;万启东;秦杨梅;樊森清;肖泽仪
5.基于Stackelberg策略的多Agent强化学习警力巡逻路径规划 [J], 解易;顾益军
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利用聚类分析法改进的多Agent协作强化学习方法
利用聚类分析法改进的多Agent协作强化学习方法
张媛;张广明;袁宇浩
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2010(0)4
【摘要】针对多agent系统强化学习中,状态空间和动作空间随着agent个数的增加成指数倍增长,进而导致维数灾难、学习速度慢和收敛性差的问题,提出了一种新型的混合强化学习方法,用于改进传统的多agent协作强化学习;该算法基于Friend-or-Foe Q-学习,事先采用聚类分析法对状态空间和动作空间进行预处理,降低空间维数后再进行强化学习,这就避免了同等状态环境下的重复劳动和对动作集的盲目搜索,理论上大大提高了agent的学习速度和算法的收敛性;文章首先进行改进算法的思想概述,然后给出了改进算法的学习框架和算法的一般描述.
【总页数】4页(P923-926)
【作者】张媛;张广明;袁宇浩
【作者单位】南京工业大学,自动化与电气工程学院,江苏,南京,210009;南京工业大学,自动化与电气工程学院,江苏,南京,210009;南京工业大学,自动化与电气工程学院,江苏,南京,210009
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种新颖的多agent强化学习方法 [J], 周浦城;洪炳殚;黄庆成
2.多Agent强化学习方法与应用 [J], 郭凌云
3.几种agent强化学习方法的比较研究 [J], 吴元斌
4.基于随机博弈的Agent协同强化学习方法 [J], 王长缨;尹晓虎;鲍翊平;姚莉
5.几种agent强化学习方法的比较研究 [J], 吴元斌
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基于Stackelberg策略的多Agent强化学习警力巡逻路径规划
基于Stackelberg策略的多Agent强化学习警力巡逻路径规
划
解易;顾益军
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2017(37)1
【摘要】为解决现有的巡逻路径规划算法仅仅能够处理双人博弈和忽略攻击者存在的问题,提出一种新的基于多agent的强化学习算法.在给定攻击目标分布的情况下,规划任意多防御者和攻击者条件下的最优巡逻路径.考虑到防御者与攻击者选择策略的非同时性,采用了Stackelberg强均衡策略作为每个agent选择策略的依据.为了验证算法,在多个巡逻任务中进行了测试.定量和定性的实验结果证明了算法的收敛性和有效性.
【总页数】7页(P93-99)
【关键词】巡逻路线规划;Stackelberg强均衡策略;多agent;强化学习
【作者】解易;顾益军
【作者单位】中国人民公安大学网络安全保卫学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP399
【相关文献】
1.基于分层强化学习及人工势场的多Agent路径规划方法 [J], 郑延斌;李波;安德宇;李娜
2.基于强化学习的多Agent路径规划方法研究 [J], 王毅然;经小川;田涛;孙运乾;从帅军
3.基于模拟退火策略的强化学习路径规划算法 [J], 季野彪; 牛龙辉
4.基于区域扩张策略的势场强化学习算法路径规划研究 [J], 阳杰;张凯
5.基于随机策略的无人机巡逻路径规划 [J], 曹攀峰;崔升
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