随机博弈框架下的多agent强化学习方法综述

作     者：宋梅萍 顾国昌 张国印 SONG Mei-ping;GU Guo-chang;ZHANG Guo-yin

作者机构：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 

出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)

年 卷 期：2005年第20卷第10期

页      面：1081-1090页

核心收录：

学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：多agent系统 随机博弈 强化学习 

摘      要：多agent学习是在随机博弈的框架下,研究多个智能体间通过自学习掌握交互技巧的问题.单agent强化学习方法研究的成功,对策论本身牢固的数学基础以及在复杂任务环境中广阔的应用前景,使得多agent强化学习成为目前机器学习研究领域的一个重要课题.首先介绍了多agent系统随机博弈中基本概念的形式定义;然后介绍了随机博弈和重复博弈中学习算法的研究以及其他相关工作;最后结合近年来的发展,综述了多agent学习在电子商务、机器人以及军事等方面的应用研究,并介绍了仍存在的问题和未来的研究方向.