最新最全論文合集——多智能體強化學習

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近年來，隨着強化學習在多個應用領域取得了使人矚目的成果，而且考慮到在現實場景中一般會同時存在多個決策個體（智能體），部分研究者逐漸將眼光從單智能體領域延伸到多智能體，即多智能體強化學習（multi-agent reinforcement learning）。當同時存在多個智能體與環境交互時，整個系統就變成一個多智能體系統。每一個智能體仍然是遵循着強化學習的目標，也就是是最大化可以得到的累積回報，而此時環境全局狀態的改變就和全部智能體的聯合動做相關了。所以在智能體策略學習的過程當中，須要考慮聯合動做的影響。

該論文集共收錄52篇論文，最高引用數是2154，來自加利福尼亞大學伯克利分校的Pieter Abbeel在該領域發表了6篇論文，在全部學者中最多。

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