【摘 要】
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近年来,人们尝试利用深度强化学习解决一些复杂的决策和控制问题,如下围棋、机器人运动控制、路径规划与导航等等,其结果令人瞩目。对于多智能体决策控制问题,由于涉及多个智能体个体,单智能体强化学习不再适用,多智能体强化学习应运而生。由于多智能体系统相比单智能体具有更强的灵活性、鲁棒性和可扩展性,多智能体决策控制在实际应用中具有广泛的需求。因此,深度多智能体强化学习成为了研究热点。对深度多智能体强化学习算
【出 处】
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第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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近年来,人们尝试利用深度强化学习解决一些复杂的决策和控制问题,如下围棋、机器人运动控制、路径规划与导航等等,其结果令人瞩目。对于多智能体决策控制问题,由于涉及多个智能体个体,单智能体强化学习不再适用,多智能体强化学习应运而生。由于多智能体系统相比单智能体具有更强的灵活性、鲁棒性和可扩展性,多智能体决策控制在实际应用中具有广泛的需求。因此,深度多智能体强化学习成为了研究热点。对深度多智能体强化学习算法的研究进展进行综述,从学习框架、环境非平稳问题、奖励设计、通信问题、可扩展性五个方面展开。最后探讨了深度多智能体强化学习算法现有工作的尚存问题以及未来值得研究的方向。
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