基于学习机制的多智能体强化学习综述

强化学习作为人工智能领域的重要分支，以其在多智能体系统决策中的卓越表现，成为当前主流方法. 然而，传统的 多智能体强化学习算法在面对维度爆炸、训练样本稀缺和难以迁移等方面仍然存在困难. 为了克服这些挑战并提升算法性 能，本文从学习机制的角度入手，深入研究学习机制与强化学习的深度融合，以推动多智能体强化学习算法的发展. 首先，介 绍了多智能体强化学习算法的基本原理、发展历程以及算法所面临的难点. 随后，引入了基于学习机制的多智能体强化学习 方法这一种新兴方向. 这些学习机制，如元学习和迁移学习，被证明可以有效提升多智能体的学习速度，并缓解维度爆炸等问 题. 按照课程学习、演化博弈、元学习、分层学习、迁移学习等学习机制在多智能体强化学习中的应用进行了综述，通过罗列 这些方法的研究成果，论述了各种方法的局限性，并提出了未来改进的方向. 总结了这类融合算法在实际应用中取得的提升 成果和实际应用，具体列举了基于学习机制的多智能体强化学习算法在交通控制、游戏领域的实际应用案例. 同时，对这类 融合算法未来在理论、算法和应用方面的发展方向进行了深入分析. 这涵盖了对新颖理论的探索、算法性能的进一步优化， 以及在更广泛领域中的推广应用. 通过这样的综述和分析，为未来多智能体强化学习算法的研究方向和实际应用提供了有益 的参考.