Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Học tăng cường đa tác nhân theo lý thuyết trò chơi
Created by
Haebom
Tác giả
Yaodong Yang, Chengdong Ma, Zihan Ding, Stephen McAleer, Chi Jin, Jun Wang, Tuomas Sandholm
Phác thảo
Bài báo này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về lĩnh vực học tăng cường đa tác tử (MARL). Nhận thấy rằng các nghiên cứu MARL hiện tại chưa đề cập đầy đủ đến những phát triển gần đây kể từ năm 2010, chúng tôi mong muốn cung cấp một cái nhìn tổng quan độc đáo, bao gồm cả nền tảng lý thuyết trò chơi và những tiến bộ gần đây. Bằng cách đánh giá toàn diện các nguyên tắc cơ bản và xu hướng nghiên cứu gần đây của MARL từ góc độ lý thuyết trò chơi, chúng tôi mong muốn cung cấp một nguồn tài nguyên giá trị cho cả người mới tham gia lĩnh vực này và các chuyên gia.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways: Cung cấp hiểu biết toàn diện về nền tảng lý thuyết trò chơi và các xu hướng gần đây trong học tăng cường đa tác tử. Cung cấp thông tin hữu ích cho cả các nhà nghiên cứu mới và chuyên gia. Đồng thời gợi ý các hướng nghiên cứu trong tương lai.
•
Limitations: Vì bài báo này được xuất bản vào năm 2020, nên nó có thể không phản ánh đầy đủ các xu hướng nghiên cứu gần đây kể từ đó. Việc phân tích chuyên sâu về các thuật toán MARL hoặc lĩnh vực ứng dụng cụ thể có thể còn hạn chế.
