Nash Q-learning与Q-learning有一个关键的不同点:如何使用下一个状态的 Q值来更新当前状态的 Q 值。多智能体 Q-learning算法会根据未来的纳什均衡收益进行更新,而单智能体 Q-learning算法的更新是基于智能体自身的最大收益。 智能体的最优策略取决于所有智能体的联合策略,因此,随机博弈中的纳什均衡概念非常重要。
Nash Q-Learning算法是将Minimax-Q算法从零和博弈扩展到多人一般和博弈的算法。在Minimax-Q算法中需要通过Minimax线性规划求解阶段博弈的纳什均衡点,拓展到Nash Q-Learning算法就是使用二次规划求解纳什均衡点,具体求解方法后面单独开一章讲解。Nash Q-Learning算法在合作性均衡或对抗性均衡的环境中能够收敛到纳什均衡点...
Nash Q-Learning算法是将Minimax-Q算法从零和博弈扩展到多人一般和博弈的算法。在Minimax-Q算法中需要通过Minimax线性规划求解阶段博弈的纳什均衡点,拓展到Nash Q-Learning算法就是使用二次规划求解纳什均衡点。Nash Q-Learning算法在合作性均衡或对抗性均衡的环境中能够收敛到纳什均衡点,其收敛性条件是,在每一个状态...
Nash Q-Learning算法 是将Minimax-Q算法扩展到多人一般和博弈场景。它使用二次规划求解纳什均衡点，适用于合作或对抗环境。然而，算法的收敛性依赖于每个状态的阶段博弈中存在全局最优点或鞍点，这在实际应用中可能不易满足。Friend-or-Foe Q-Learning算法（FFQ） 则是Minimax-Q算法的进一步拓展，旨在处理...
首先，让我们聚焦于Minimax-Q算法，它专为零和博弈设计，但其背后隐藏着计算复杂性和对对手独立性的依赖。这就像一场零和游戏中，一方的胜利建立在另一方的损失之上，挑战在于如何在有限的计算资源下，找到最佳策略。然而，Nash Q-Learning则将我们带入更广阔的博弈领域，它追求全局最优点，但代价是计算...
一种基于NashQ‑Learning的多智能异构网络选择方法,在该方法中,网络和分属于不同业务类型的用户朝目标区域移动,各个用户根据候选网络的覆盖情况和自身的业务需求通过基于NashQ‑Learning的方法选择合适的网络。本发明在NashQ‑Learning算法的回报函数中同时考虑了用户侧和网络侧的性能,改进了回报函数的设置,将用户侧...
武器装备体系作战仿真研究隶属于复杂系统研究范畴,首次对基于Nash-Q的网络信息体系(network information system-of-systems,NISoS)对抗认知决策行为进行探索研究。Nash-Q算法与联合Q learning算法具有类似的形式,其区别在于联合策略的计算,对于零和博弈体系作战模型,由于Nash-Q不需要其他Agent的历史信息即可通过Nash均衡的求解...
密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法 首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户... 唐伦,梁荣,陈婉,... - 《北京邮电大学学报》 被引量: 1发表: 2017年 基于改进深度...
一种基于Nash Q‑Learning的多智能异构网络选择方法,在该方法中,网络和分属于不同业务类型的用户朝目标区域移动,各个用户根据候选网络的覆盖情况和自身的业务需求通过基于NashQ‑Learning的方法选择合适的网络。本发明在Nash Q‑Learning算法的回报函数中同时考虑了用户侧和网络侧的性能,改进了回报函数的设置,将用户...
jtonglet / Nash-Q-Learning Star 21 Code Issues Pull requests Implementation of the Nash Q-Learning algorithm to solve simple MARL problems with two agents. reinforcement-learning q-learning game-theory nash-equilibrium multiagent-reinforcement-learning Updated Jan 3, 2023 Python eve-mas / eve...