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.