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第五章 模型和训练 | 多智能体强化学习

第五章 模型和训练

1、多智能体强化学习

为什么需要多智能体（multi-agent）学习

梯度下降算法寻优方法类似从山顶放置小球向下滚，希望寻找最快最好的路径，到达最低的谷底。
每个智能体每次只使用一个小球，学习训练并使用一条路径，重复多次。而多个智能体类似放置一群小球，同时分别学习训练并使用各自的多条路径，向下滚动过程中互相联系通信，相互告知自己的位置及状态，团队合作，引导共同到达最低的谷底。
第五章 模型和训练 | 多智能体强化学习_第1张图片
参见上图，多智能体（multi-agent）学习，相比单智能体：

  1. 多智能体智能体保持各自独特性和总体多样性
  2. 多智能体协同学习互通信息，效率更高，梯度下降速度更快
  3. 多智能体更易到达全局更优（右图）
  4. 多智能体收敛性提高

Actor-Critic和MADDPG

Google DeepMind 提出Actor-Critic，多个agent各自训练，分别更新主结构中的参数，协同进行寻优

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