强化学习综述下载

weixin_39821526 2019-09-28 12:00:18

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多Agent 深度强化学习综述人工智能技术与咨询来源：《自动化学报》，作者梁星星等摘要近年来,深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL) 在诸多复杂序贯决策问题中取得巨大突破.由于融合了深度学习强大的表征能力和强化学习有效的策略搜索能力,深度强化学习已经成为实现人工智能颇有前景的学习范式.然而,深度强化学习在多Agent 系统的研究与应用中,仍存在诸多困难和挑战,以StarCraft II 为代表的部分观测环境下的多Agent学习仍然很难达到理想效果..

分层强化学习可以通过将困难的长期决策任务分解为更简单的子任务，提升强化学习算法的性能。分层强化学习方法主要涉及：使用HRL学习分层策略、子任务发现、迁移学习和多智能体学习四个主要挑战。强化学习算法的一个痛点：如果任务的长度很长，状态空间和动作空间很大，由于难以探索，强化学习算法很难获得好的效果。分层强化学习的优点：分层强化学习将整个任务分成多个子任务。子任务本身更容易学习，所学习的子任务会导致更结构化的探索。分层强化学习效果好的原因：HRL在长期任务中效果优于标准RL，其优势在于改进了探索。

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这篇文章对多智能体强化学习（MARL）的背景，目标设置，常用算法进行了梳理，并对后续MARL的发展做出展望。

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