1.2 多智能体强化学习 (Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL) 让多个智能体处于相同的环境中,每个智能体独立与环境交互,利用环境反馈的奖励改进自己的策略,以获得更高的回报。 在多智能体系统中,一个智能体的策略不能简 单依赖于自身的观测、动作,还需要考虑到其他智能体的观测、动作。 1.3 多智能体强化学习...
如何比较集中式训练分布式执行强化学习算法比分布式强化学习的数学推导, 之前一直用的是同为版本管理系统的svn,那么现在学习Git,就免不了将两者进行对比,在本系列的学习笔记中,同样也会穿插一些两者在使用上的比较和差异。介绍是集中式版本控制