针对随机博弈的多智能体学习方法,最最核心的部分,文章中对于强化学习,以及单智能体强化学习的基础方法介绍写的非常清晰明了,从Markov决策过程介绍,到值函数的介绍,到值函数迭代过程与bellman方程的推导,以及Q学习的引入。再到单智能体RL中的基于值函数的方法,基于策略的方法,策略更新方法中时序差分学习的介绍以及策略梯...
牛津大学计算机系甘家瑞博士课题组招收算法博弈论、多智能体系统方向博士研究生。计算机系现有多个奖学金机会,欢迎对相关方向感兴趣的同学踊跃申请。博士招生要求:计算机、数学、运筹学、统计、控制等相关专业本科 / 硕士。有较强的理论和数学基础,以及良好的科研创新和学习能力。有论文发表、科研、ACM竞赛等经历者优先...
综上可见, 虽然博弈论、多智能体学习与控制论分属不同的研究领域, 但究其发展根源和轨迹, 它们从来都不是相互割裂的, 而是紧密关联、相互融合的, 展现出一种 “你中有我, 我中有你” 的景象. 反映到具体的研究中, 博弈论、多智能体学习与控制论的融合通常包含在三种不同的场景设置中. 第一种设置为智能体...