多智能体博弈强化学习研究综述.docx

多智能体博弈强化学习研究综述
摘要：多智能体博弈是指在多个智能体之间进行交互的情况下，这些智能体可以通过学习算法来实现不同目标的博弈。强化学习是实现多智能体博弈的一种常用方法。本文综述了多智能体博弈强化学习的研究进展和应用领域，包括博弈模型、算法框架以及具体应用。
1.引言
多智能体博弈是指在多个智能体之间进行交互的情况下，这些智能体可以通过学习算法来实现不同目标的博弈。与传统的单个智能体学习相比，多智能体博弈需要解决更加复杂的问题，例如策略的协同、竞争和对手建模等。在实际应用中，多智能体博弈已经被广泛应用于机器人控制、网络安全、电子商务等领域。强化学习是实现多智能体博弈的一种常用方法，本文将综述多智能体博弈强化学习的研究进展和应用领域。
2.多智能体博弈模型
多智能体博弈可以基于不同的博弈模型进行建模，其中最常见的是基于非合作博弈模型和协作博弈模型。
2.1非合作博弈模型
在非合作博弈模型中，各个智能体之间是竞争关系，每个智能体都希望通过优化策略来最大化自己的收益。非合作博弈常用的模型包括纳什均衡模型（NashEquilibrium，NE）、Cournot模型、马氏博弈等。其中，纳什均衡是博弈论中最重要的概念之一，指所有智能体的策略选择都满足互为最优响应，即其他智能体不改变策略的情况下，自己不会改变策略获得的最大期望收益。研究多智能体博弈最基本的任务就是找到纳什均衡。目前，针对多智能体博弈的NE求解策略主要包括基于演化博弈和基于学习的方法，例如基于模拟退火算法、策略梯度算法等。
2.2协作博弈模型
在协作博弈模型中，各个智能体之间是合作关系，合作的智能体通过互相传递信息和协商来实现共同的目标，每个智能体获得的收益是取决于所有智能体共同合作的结果。协作博弈常用的模型包括Shapley值模型、核心模型、合作博弈等。其中Shapley值模型是协作博弈中最为著名的模型，是一种用于解决合作博弈中支付问题的方法。在多智能体博弈中，协作模型相对于非合作模型更具挑战性，因为智能体之间需要互相协调和合作，而合作过程中存在信息不对称，合作成本不对称等问题。
3.强化学习算法框架
在多智能体博弈中，强化学习是实现智能体学习策略的常用方法之一，而且已经被广泛应用于博弈中。强化学习的核心思想是不断试错和调整，通过与环境的交互来学习最优策略，强化学习算法大致可以分为基于值函数的算法和基于策略的算法。
3.1基于值函数的算法
基于值函数的算法是强化学习中最经典的算法之一，其目标是学习值函数，从而求得最优策略。TD-learning、Q-learning、SARSA等都是基于值函数的强化学习算法，它们可以被直接应用到多智能体博弈中。但是，在多智能体博弈中，基于值函数的算法需要处理合作与竞争的问题，常用的算法包括Q-learningwithjointactions、Q-learningwithteamreward等。其中，Q-learningwithjointactions是一种解决竞争问题的方法，其思想是将智能体的决策过程中的联合行为分离成单独的决策过程，并使用Q-learning算法对其进行学习；Q-learningwithteamreward是一种解决合作问题的方法，其思想是用团队收益代替单独的收益，将过程转化为一个团队对决策的协调过程。
3.2基于策略的算法
基于策略的算法是强化学习中另一种重要的算法，其目标是直接学习策略进行控制。常见的多智能体博弈的策略学习算法包括策略梯度算法、协同MADDPG算法。其中策略梯度算法可以处理连续状态空间控制问题，可以从全局最优策略的角度让智能体进行合作，这些优点是强化学习算法无法达到的。协同MADDPG算法是一个深度强化学习算法，也是当前最受关注的算法之一。相比于其他的强化学习算法，其优势在于同时考虑了多个智能体之间的交互和对个人奖赏的优化目标，实现了高水平的协作。
4.多智能体博弈应用领域
多智能体博弈已经逐渐成为了许多领域中解决实际问题的有效方法。本章将主要介绍智能交通、物流配送、机器人领域中的多智能体博弈应用。
4.1智能交通
随着城市化进程的加速，交通拥堵日益严重，交通管理成为了城市治理的重要方面。多智能体博弈在解决交通问题上具有广泛的应用前景。智能交通通常涉及到车辆和路网的优化问题，例如使用多智能体博弈算法来协调车辆行驶路线，减少拥堵和燃料消耗；智能红绿灯控制可以通过多智能体博弈算法实现高效安全的交通控制。
4.2物流配送
现代物流配送同样需要协调多个物流企业之间的运营，通过多智能体博弈算法来实现更加高效的综合配送。该类多智能体博弈问题包括运营车辆线路规划优化、货物分配等问题。通过多智能体博弈算法，物流企业可以协商以达成共同的最优配置策略。
4.3机器人领域
多智能体博弈可以应用于机器人协同控制领域，通过