Мультиагентное обучение с подкреплением

• Основы обучения с подкреплением

  • Обучение с подкреплением (RL) – это метод машинного обучения, который использует вознаграждение для улучшения поведения агентов. 
  • Агенты взаимодействуют с окружающей средой, получая обратную связь в виде вознаграждений и наказаний. 
  • RL применяется в различных областях, включая робототехнику, игры и финансы. 

• Обучение с подкреплением в мультиагентных системах

  • В мультиагентном обучении с подкреплением (MARL) агенты взаимодействуют друг с другом, влияя на обучение и поведение друг друга. 
  • MARL используется для решения задач, таких как управление ресурсами, планирование и принятие решений. 

• Примеры MARL

  • В игре “Дилемма заключенных” агенты учатся сотрудничать или конкурировать, в зависимости от стратегии других агентов. 
  • В игре “Прятки” агенты адаптируются к стратегиям друг друга, используя различные тактики. 

• Эволюция и культура

  • MARL сравнивается с эволюцией жизни и развитием человеческой культуры, где каждый этап зависит от предыдущего. 

• Ограничения и приложения

  • MARL сталкивается с трудностями из-за нестабильности среды и нарушения марковского свойства. 
  • MARL применяется в различных областях, включая науку, промышленность и управление. 

• Дополнительные ресурсы

  • Ссылки на книги и статьи для более глубокого изучения MARL.