智能体对其在州s中采取行动时将获得的未来奖励没有一个单一的估计。在学习过程中,agent选择一个动作,然后需要观察其他agent所采取的动作,以更新相应的Q(s,a)值。 问题:智能体不能预测下一个状态下采取行动的值,因为这个值也依赖于其他智能体的行动。 解决问题的方式: (1)利用对手建模 如果智能体能够估计其他代...
(d)性别博弈,各主体偏好不同的协调博弈)纯纳什均衡用粗体表示。 博弈a:玩家1和玩家2一起抛硬币,若是双方硬币是同一面的,则玩家1获胜,否则玩家2获胜。零和博弈 博弈b:囚徒博弈,一般和博弈。 博弈c:一个共同兴趣游戏。在这种情况下,两个玩家在每次联合行动中获得相同的收益。这个游戏的挑战是让玩家协调最优的...
我们区分了stateless games和Markov game techniques,stateless games侧重于在假定环境稳定的情况下处理多智能体交互,而Markov game techniques则处理多智能体交互和动态环境。 此外,我们还显示了智能体用于学习的信息。 独立学习者仅根据自己的奖励观察来学习,而联合行动学习者使用对其他代理人的行动和可能的奖励的观察。
事实上,在 LLM 的背景下,multi-agent 系统已经逐渐成为主流的应用方案。本文将试图从多个角度研究和讨论以 LLM 为基础的 multi-agent 系统的发展过程及算法特点。 一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 在LLM 出现之前,multi-agent 主要存在于强化学习和博弈论(game theory) 的相关研究中。由于笔者之前从事强化学习...
Game Theory and Multi-agent Reinforcement Learning笔记 上,一、引言多智能体强化学习的标准模型:多智能体产生动作a1,a2...an联合作用于环境,环境返回当前的状态st和奖励rt。智能体接受到系统的反馈st和ri,根据反馈信息选择下一步的策略。二、重复博弈正规形式
It is difficult to balance the power between demand and generation in electrical networks with the rise of distributed energy resources (DERs), especially for the uncertainty of renewable generation. Smart grid concepts have been developed to solve this problem. A set of distributed generation, ...
Some of the congenialities between Peirce's views and the current-day systems on multi-agent communication and reasoning have been elaborated in Ahti-Veikko Pietarinen, "Multi-Agent Systems and Game Theory: A Peircean Manifesto," International Journal of General Systems, vol. 33 (2004), pp. ...
"Game Theory and Decision Theory in Multi-Agent Systems", International Journal of Autononomous Agents & Multi-Agent Systems, vol. 5, Kluwer, 2000S. Parsons, M. Wooldridge, Game Theory and Decision Theory in Multi-Agent Systems, Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands, 2000....
TopicsSystems Theory, Control,Game Theory,Math Applications in Computer Science,Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences,Optimization,Probability Theory and Stochastic Processes Publish with us Back to top
涉及到多个智能体的决策生成过程往往定义为随机博弈(the stochastic game (SG))。随机博弈是马尔科夫过程(the Markov Process (MDP))在多玩家下的拓展。 其累计回报写作: 与单智能体情况下的相比: 可见每个智能体的最优策略还和其他智能体的策略有关。