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智能体强化学习理论及其应用综述
强化学习是一种用于解决序列决策问题的常用机器学习方法,核心思想是让智能体与环境交互获得反馈,从而逐步学会最佳策略. 随着实际应用对计算能力和数据规模的要求不断提高,单体智能转向群体智能逐渐成 为人工智能未来发展的必然趋势,这为强化学习带来诸多新的机遇和挑战. 文中首先从深度多智能体强化学习概念着手,针对目前的理论困境,如可拓展性较差、效用分配较难、探索-利用困境、环境非稳态、信息部分可观测等问题,进行提炼和分析. 然后,详细阐述目前学者对于这些问题提出的多种解决方法及其
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