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动手强化学习 第十四章 多智能体强化学习 | min hjemmeside #101

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MARL 简介 强化学习：智能体与环境交互，智能体感知环境结果，做出动作，得到环境反馈的奖励。 环境要是稳态的：某些分布是确定不变的，否则不能保证强化学习的收敛性 MARL 的例子 去中心化的游戏人工智能 为复杂的集体游戏智能设计多智能体通信和协同学习的算法 英雄联盟、星际争霸等 城市交通 车辆路由策略 交通灯控制 车队管理以及出租车调度 分拣机器人 MARL 的难点 原