多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對抗博弈技術(shù)綜述

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對抗博弈技術(shù)綜述主講人：目錄01.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)03.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型02.對抗博弈技術(shù)原理04.關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)05.應(yīng)用領(lǐng)域與案例06.未來發(fā)展趨勢

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)強(qiáng)化學(xué)習(xí)概念智能體通過執(zhí)行動作與環(huán)境交互，接收反饋信號，以學(xué)習(xí)如何在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。智能體與環(huán)境的交互智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和策略選擇動作，狀態(tài)轉(zhuǎn)移則描述了環(huán)境如何響應(yīng)智能體的動作。狀態(tài)轉(zhuǎn)移與策略獎勵函數(shù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心，它指導(dǎo)智能體通過獲得的即時獎勵來評估其行為的好壞。獎勵函數(shù)的作用多智能體系統(tǒng)定義多智能體系統(tǒng)中，智能體通過合作或競爭的方式交互，以實(shí)現(xiàn)共同或個體的目標(biāo)。智能體的交互模式智能體之間的通信是多智能體系統(tǒng)的關(guān)鍵，它影響著智能體如何協(xié)調(diào)行動和共享信息。通信機(jī)制的重要性在多智能體系統(tǒng)中，智能體共享同一個環(huán)境，但每個智能體可能擁有獨(dú)立的感知和行動能力。環(huán)境的共享與獨(dú)立性010203學(xué)習(xí)算法分類基于模型的算法競爭型算法合作型算法無模型的算法例如MDP（馬爾可夫決策過程）模型，通過建立環(huán)境模型來預(yù)測未來狀態(tài)和獎勵。如Q學(xué)習(xí)和SARSA，直接從與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)策略，無需對環(huán)境建模。例如多智能體Q學(xué)習(xí)，智能體之間共享信息，以達(dá)成共同目標(biāo)。如博弈論中的納什均衡，智能體在對抗中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，以最大化自身利益。

對抗博弈技術(shù)原理對抗博弈的定義博弈論是研究具有沖突和合作特性的決策者（即“智能體”）之間的戰(zhàn)略互動的數(shù)學(xué)理論。博弈論基礎(chǔ)在對抗博弈中，智能體可以是合作的、競爭的，或同時具有這兩種特性，它們根據(jù)自身目標(biāo)和規(guī)則進(jìn)行交互。智能體的角色根據(jù)智能體的目標(biāo)和信息可用性，博弈可以分為零和博弈、非零和博弈、完全信息博弈和不完全信息博弈等類型。博弈的分類對抗博弈的策略在博弈中，智能體通過策略選擇最小化對手的潛在收益，以獲得博弈優(yōu)勢。最小化對手收益01智能體利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測對手的行動，從而制定出更有效的對抗策略。預(yù)測對手行為02智能體根據(jù)博弈過程中的實(shí)時信息動態(tài)調(diào)整自己的策略，以適應(yīng)對手的變化。動態(tài)調(diào)整策略03對抗博弈的平衡點(diǎn)納什均衡是多智能體博弈中的核心概念，指在沒有外部干預(yù)的情況下，各方無法通過改變策略來獲得更好的結(jié)果。納什均衡概念介紹如何通過算法，如梯度下降法、演化算法等，來尋找多智能體系統(tǒng)中的納什均衡點(diǎn)。尋找平衡點(diǎn)的算法舉例說明在自動駕駛、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域，平衡點(diǎn)如何幫助智能體做出最優(yōu)決策。平衡點(diǎn)在實(shí)際應(yīng)用中的意義

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型模型架構(gòu)每個智能體獨(dú)立學(xué)習(xí)，通過與環(huán)境交互來優(yōu)化自己的策略，不直接依賴其他智能體的信息。獨(dú)立學(xué)習(xí)模型01所有智能體共享一個中心化的策略網(wǎng)絡(luò)，通過協(xié)作或競爭來共同提升整體性能。集中式學(xué)習(xí)模型02結(jié)合獨(dú)立學(xué)習(xí)和集中式學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)，智能體在某些決策上獨(dú)立，在其他決策上共享信息?；旌鲜綄W(xué)習(xí)模型03學(xué)習(xí)過程01在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體需要在探索新策略和利用已知策略之間找到平衡點(diǎn)。探索與利用的平衡02設(shè)計(jì)有效的獎勵信號是引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)的關(guān)鍵，它決定了智能體行為的優(yōu)化方向。獎勵信號的設(shè)計(jì)03策略更新機(jī)制決定了智能體如何根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)整其行為，以適應(yīng)環(huán)境變化和對手策略。策略更新機(jī)制模型評估標(biāo)準(zhǔn)收斂速度評估模型學(xué)習(xí)效率，觀察智能體在多輪訓(xùn)練后達(dá)到穩(wěn)定策略的速度。協(xié)作與競爭平衡衡量模型在協(xié)作任務(wù)中智能體間的互動質(zhì)量，以及在競爭任務(wù)中的對抗策略。泛化能力測試模型在未見過的環(huán)境或任務(wù)中的表現(xiàn)，以評估其適應(yīng)新情況的能力。

關(guān)鍵技術(shù)與挑戰(zhàn)關(guān)鍵技術(shù)分析策略梯度方法通過直接優(yōu)化策略來提高智能體的決策能力，是多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的核心技術(shù)之一。策略梯度方法01價值分解網(wǎng)絡(luò)通過分解多智能體環(huán)境中的全局價值函數(shù)，以解決智能體間的協(xié)作與競爭問題。價值分解網(wǎng)絡(luò)02在多智能體系統(tǒng)中，智能體間的有效通信機(jī)制是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜協(xié)作和對抗的關(guān)鍵技術(shù)之一。通信機(jī)制03智能體在學(xué)習(xí)過程中需要平衡探索新策略與利用已知策略，這是多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)面臨的重要技術(shù)挑戰(zhàn)。探索與利用平衡04算法穩(wěn)定性問題在多智能體系統(tǒng)中，環(huán)境不斷變化，算法需適應(yīng)非平穩(wěn)性，保持穩(wěn)定學(xué)習(xí)。非平穩(wěn)環(huán)境下的學(xué)習(xí)算法需在快速收斂與保持長期穩(wěn)定性之間找到平衡點(diǎn)，避免過早收斂到局部最優(yōu)。收斂速度與穩(wěn)定性權(quán)衡智能體間的策略協(xié)調(diào)是挑戰(zhàn)之一，需確保算法能處理好合作與競爭的關(guān)系。智能體間的協(xié)調(diào)計(jì)算效率挑戰(zhàn)當(dāng)智能體數(shù)量龐大時，如何高效地協(xié)調(diào)它們的行為，以實(shí)現(xiàn)整體目標(biāo)，是計(jì)算效率上的一個重大挑戰(zhàn)。大規(guī)模智能體協(xié)作的優(yōu)化難題多智能體系統(tǒng)需要在極短的時間內(nèi)做出決策，計(jì)算效率低下會導(dǎo)致無法滿足實(shí)時性要求，影響系統(tǒng)性能。實(shí)時決策的計(jì)算負(fù)擔(dān)在多智能體系統(tǒng)中，狀態(tài)空間的維度隨著智能體數(shù)量的增加而指數(shù)級增長，這對計(jì)算資源提出了巨大挑戰(zhàn)。高維狀態(tài)空間的處理

應(yīng)用領(lǐng)域與案例應(yīng)用領(lǐng)域概述多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛領(lǐng)域中用于車輛間的交互和決策，提高道路安全性和效率。自動駕駛在機(jī)器人協(xié)作任務(wù)中，多智能體系統(tǒng)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化群體行為，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的高效完成。機(jī)器人協(xié)作強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，智能體通過對抗博弈學(xué)習(xí)識別和防御網(wǎng)絡(luò)攻擊。網(wǎng)絡(luò)安全多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在金融市場分析中模擬交易策略，以對抗市場波動和預(yù)測市場趨勢。金融市場分析典型案例分析在金融市場，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于模擬交易策略，以適應(yīng)市場變化并最大化投資回報。智能電網(wǎng)中，多智能體系統(tǒng)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化電力分配，提升能源使用效率和可靠性。在自動駕駛領(lǐng)域，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于車輛間的交互，提高道路安全性和交通效率。自動駕駛車輛智能電網(wǎng)管理金融市場交易應(yīng)用前景展望多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)可優(yōu)化交通信號控制，減少擁堵，提高道路使用效率。在自動化倉庫中，多智能體技術(shù)可提升機(jī)器人間的協(xié)作效率，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的快速完成。多智能體系統(tǒng)能模擬市場行為，為投資者提供策略建議，優(yōu)化資產(chǎn)配置。通過多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)，可以有效平衡電網(wǎng)負(fù)載，提高能源使用效率和可靠性。智能交通系統(tǒng)機(jī)器人協(xié)作金融市場分析智能電網(wǎng)管理利用對抗博弈技術(shù)，智能體可以學(xué)習(xí)識別和防御網(wǎng)絡(luò)攻擊，增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性。網(wǎng)絡(luò)安全

未來發(fā)展趨勢技術(shù)創(chuàng)新方向隨著技術(shù)成熟，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)將被應(yīng)用于更多領(lǐng)域，如智能交通、醫(yī)療健康等?？珙I(lǐng)域應(yīng)用拓展開發(fā)能夠適應(yīng)動態(tài)變化環(huán)境的自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，提高智能體在不確定條件下的決策能力。自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制研究者致力于提升算法效率，減少訓(xùn)練時間，使多智能體系統(tǒng)在更復(fù)雜環(huán)境中實(shí)時運(yùn)行。算法效率優(yōu)化整合視覺、語言、觸覺等多模態(tài)信息，增強(qiáng)智能體的感知能力和交互效率。多模態(tài)信息融合01020304理論研究深化隨著計(jì)算能力的提升，研究者將致力于開發(fā)更高效的算法，以減少多智能體系統(tǒng)中的計(jì)算時間。算法效率優(yōu)化01未來研究將探索多智能體系統(tǒng)在處理多個任務(wù)時的協(xié)作與學(xué)習(xí)機(jī)制，以提高系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性。多任務(wù)學(xué)習(xí)02理論研究將擴(kuò)展至更多領(lǐng)域，如機(jī)器人學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)多智能體技術(shù)的廣泛應(yīng)用?？珙I(lǐng)域應(yīng)用03實(shí)際應(yīng)用拓展多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在智能交通系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛，如自動駕駛車輛的協(xié)同控制和交通流量優(yōu)化。智能交通系統(tǒng)利用對抗博弈技術(shù)，多智能體系統(tǒng)可以模擬網(wǎng)絡(luò)攻擊和防御，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力。網(wǎng)絡(luò)安全防御在工業(yè)和服務(wù)業(yè)中，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)機(jī)器人間的高效協(xié)作，提高生產(chǎn)效率和服務(wù)質(zhì)量。機(jī)器人協(xié)作多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在金融市場分析中可用于模擬交易策略，優(yōu)化投資組合，預(yù)測市場動態(tài)。金融市場分析多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對抗博弈技術(shù)綜述(1)

01內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指多個智能體在交互環(huán)境中通過自我學(xué)習(xí)和決策來達(dá)到各自目標(biāo)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法。與單智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)相比面臨的主要挑戰(zhàn)之一就是多智能體之間的相互作用。由于每個智能體的行為都會對其他智能體產(chǎn)生影響，因此需要設(shè)計(jì)有效的策略來解決多智能體之間的相互依賴問題。對抗博弈是MARL研究中的一個核心領(lǐng)域，它關(guān)注的是多個智能體之間的對抗性互動。在對抗博弈中，每個智能體都試圖最大化自己的收益，同時最小化對手的收益。這種博弈可以應(yīng)用于許多現(xiàn)實(shí)世界的問題，例如機(jī)器人協(xié)作、網(wǎng)絡(luò)安全防御、資源分配等。02多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的基本概念多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的基本概念

的定義MARL是指多個智能體在共同環(huán)境中通過自我學(xué)習(xí)和決策來達(dá)到各自目標(biāo)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它將多智能體系統(tǒng)視為一個整體進(jìn)行研究，而不是簡單地將每個智能體視為獨(dú)立個體。的挑戰(zhàn)多智能體系統(tǒng)的復(fù)雜性主要體現(xiàn)在以下幾個方面：信息不對稱：每個智能體只能獲取到部分環(huán)境狀態(tài)的信息，導(dǎo)致無法完全了解整個系統(tǒng)的狀態(tài)。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的基本概念

信息傳遞延遲：智能體之間存在信息傳遞延遲，這使得決策過程變得更加復(fù)雜。競爭關(guān)系：智能體之間可能存在競爭關(guān)系，導(dǎo)致決策結(jié)果可能不是最優(yōu)解。智能體行為的不確定性：每個智能體的行為具有一定的隨機(jī)性和不可預(yù)測性，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜度。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的基本概念

的研究方向在MARL的研究方向上，主要有以下幾類：多智能體合作：探討如何讓多個智能體協(xié)同工作以實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)。多智能體對抗：研究多個智能體之間的對抗博弈問題。多智能體協(xié)調(diào)：研究如何協(xié)調(diào)多個智能體之間的行為以達(dá)到最優(yōu)解。03對抗博弈的基本原理對抗博弈的基本原理

1.定義與分類對抗博弈是指兩個或多個智能體在互動過程中相互作用，以最大化自身利益的博弈模型。根據(jù)參與博弈的智能體數(shù)量，可以將對抗博弈分為單智能體對抗和多智能體對抗兩種類型。其中，多智能體對抗又可以進(jìn)一步細(xì)分為合作對抗和競爭對抗。

最大化收益原則：每個智能體的目標(biāo)是在博弈中盡可能地獲得最大的收益。2.基本原則04多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的對抗博弈技術(shù)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的對抗博弈技術(shù)

1.對抗式學(xué)習(xí)2.協(xié)同式學(xué)習(xí)3.非合作博弈對抗式學(xué)習(xí)是一種通過模擬對抗博弈過程來訓(xùn)練智能體的方法。在這種方法中，智能體之間會互相競爭，形成一種對抗性的學(xué)習(xí)環(huán)境。對抗式學(xué)習(xí)主要包括對抗性網(wǎng)絡(luò)和對抗性策略兩種形式，對抗性網(wǎng)絡(luò)通過生成對抗樣本來增強(qiáng)模型的魯棒性；而對抗性策略則通過模擬真實(shí)對抗博弈過程來優(yōu)化智能體的行為策略。協(xié)同式學(xué)習(xí)旨在探索多智能體之間的合作策略，在這一領(lǐng)域，研究人員通常使用諸如Q算法以及深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法。協(xié)同式學(xué)習(xí)的目標(biāo)是設(shè)計(jì)出能夠使多個智能體協(xié)同工作的策略，從而提高整個系統(tǒng)的性能。非合作博弈指的是沒有明確的合作機(jī)制，各智能體之間僅依靠自身的利益驅(qū)動來決定行動策略。在這種情況下，智能體之間可能會出現(xiàn)沖突和矛盾。非合作博弈中常用的算法包括算法和Nash均衡算法等。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的對抗博弈技術(shù)混合博弈結(jié)合了上述幾種博弈類型的特點(diǎn)，旨在解決復(fù)雜多變的多智能體系統(tǒng)中的問題。混合博弈可以通過設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)莫剟詈瘮?shù)和懲罰機(jī)制來引導(dǎo)智能體之間達(dá)成一致的決策。4.混合博弈

05未來研究方向未來研究方向

盡管多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)在對抗博弈領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍有許多未解之謎等待解答。未來的研究方向主要包括：加強(qiáng)理論基礎(chǔ)：深入研究MARL的數(shù)學(xué)模型和理論框架，為實(shí)際應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐。提升計(jì)算效率：開發(fā)更加高效和快速的算法來處理大規(guī)模和高維度的問題。實(shí)際場景應(yīng)用：將MARL技術(shù)應(yīng)用于更多的實(shí)際場景中，如自動駕駛、智能家居等領(lǐng)域?？鐚W(xué)科融合：加強(qiáng)與其他領(lǐng)域的交叉融合，如心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等，以期更全面地理解MARL的應(yīng)用價值。06結(jié)論結(jié)論

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的對抗博弈技術(shù)是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一。通過對對抗博弈機(jī)制的深入理解和研究，可以有效提升智能體在復(fù)雜環(huán)境下的決策能力和適應(yīng)能力。未來的研究需要從多個角度出發(fā)，進(jìn)一步完善相關(guān)理論和技術(shù)，并將其應(yīng)用于更多實(shí)際場景中。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對抗博弈技術(shù)綜述(2)

01概要介紹概要介紹

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它主要研究多個智能體如何通過相互作用和競爭，在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)策略。在多智能體系統(tǒng)中，智能體之間存在復(fù)雜的交互關(guān)系，因此，它們的行為不僅受到自身獎勵的影響，還受到其他智能體行為的制約。對抗博弈是MARL的一個核心問題，它涉及到智能體之間的競爭與合作，以及對策略的學(xué)習(xí)與優(yōu)化。02多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與進(jìn)展多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與進(jìn)展

1.智能體間的復(fù)雜交互2.狀態(tài)空間爆炸3.信息不對稱智能體之間的交互關(guān)系非常復(fù)雜，這種復(fù)雜性使得傳統(tǒng)單智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法難以處理。例如，在多人游戲或團(tuán)隊(duì)任務(wù)中，智能體之間的競爭與合作需要被準(zhǔn)確地建模和處理。隨著智能體數(shù)量的增加，狀態(tài)空間會迅速膨脹，這使得直接搜索最優(yōu)策略變得極其困難。因此，尋找有效的學(xué)習(xí)算法成為了一個重要的研究方向。在多智能體系統(tǒng)中，信息的不對稱性會導(dǎo)致智能體之間的決策過程變得復(fù)雜。例如，在社交網(wǎng)絡(luò)中的廣告投放中，廣告商和用戶之間的信息不對稱會影響廣告的效果。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與進(jìn)展多智能體系統(tǒng)通常需要處理大量的數(shù)據(jù)，這對計(jì)算資源提出了較高的要求。因此，提高算法的計(jì)算效率成為了一個重要研究方向。4.計(jì)算效率問題

03對抗博弈在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用對抗博弈在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

1.對抗式多智能體系統(tǒng)在這種系統(tǒng)中，每個智能體都試圖最大化自己的獎勵，同時最小化對手的獎勵。這種模型可以用于許多實(shí)際場景，如多人游戲、機(jī)器人協(xié)作等。

聯(lián)盟博弈是指智能體可以通過結(jié)成聯(lián)盟來共同應(yīng)對其他智能體的威脅，從而獲得更好的收益。這種模型有助于解決一些復(fù)雜的多智能體系統(tǒng)問題。

在某些情況下，智能體之間的互動可能對系統(tǒng)的整體安全性構(gòu)成威脅。在這種情況下，智能體需要通過合作來確保系統(tǒng)的安全。多智能體安全博弈可以用來研究這個問題。2.聯(lián)盟博弈3.多智能體安全博弈04對抗博弈技術(shù)的研究進(jìn)展對抗博弈技術(shù)的研究進(jìn)展

1.定義與表示定義了對抗博弈的基本概念，并探討了如何用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行表示。

提出了多種學(xué)習(xí)算法，包括基于策略梯度的方法、基于策略模仿的方法、基于價值函數(shù)的方法等。這些算法能夠在一定程度上解決智能體之間的對抗性問題。

針對現(xiàn)有算法存在的不足，提出了一些改進(jìn)方案，如引入注意力機(jī)制、使用自適應(yīng)參數(shù)等。這些改進(jìn)有助于提高算法的性能。2.學(xué)習(xí)算法3.算法改進(jìn)對抗博弈技術(shù)的研究進(jìn)展通過一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)的分析。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

05結(jié)論結(jié)論

盡管多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的對抗博弈問題仍然具有很大的挑戰(zhàn)性，但近年來已經(jīng)取得了一些重要的進(jìn)展。未來的研究應(yīng)該繼續(xù)探索更有效的學(xué)習(xí)算法，以更好地處理智能體之間的復(fù)雜交互關(guān)系，進(jìn)一步提高多智能體系統(tǒng)的整體性能。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對抗博弈技術(shù)綜述(3)

01簡述要點(diǎn)簡述要點(diǎn)

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個重要分支，它研究的是多個智能體在環(huán)境中的交互行為和策略學(xué)習(xí)。隨著人工智能領(lǐng)域的發(fā)展的研究越來越受到重視，其應(yīng)用范圍從機(jī)器人控制到交通管理，從網(wǎng)絡(luò)防御到游戲設(shè)計(jì)等。而在這些應(yīng)用場景中，對抗博弈問題尤為重要，因?yàn)樗婕暗蕉鄠€智能體之間存在競爭或合作的關(guān)系。因此，本文將對多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對抗博弈技術(shù)進(jìn)行綜述。02多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義與挑戰(zhàn)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的定義與挑戰(zhàn)

多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指在多智能體系統(tǒng)中，每個智能體都在一個共同環(huán)境中學(xué)習(xí)，并根據(jù)自己的獎勵函數(shù)采取行動，同時考慮到其他智能體的行為。這種學(xué)習(xí)過程通常是在不確定性和動態(tài)變化的環(huán)境中進(jìn)行，需要智能體之間