多智能体深度强化学习研究综述

摘要：

多智能体深度强化学习是机器学习领域的一个新兴的研究热点和应用方向,涵盖众多算法、规则、框架,并广泛应用于自动驾驶、能源分配、编队控制、航迹规划、路由规划、社会难题等现实领域,具有极高的研究价值和意义.对多智能体深度强化学习的基本理论、发展历程进行简要的概念介绍;按照无关联型、通信规则型、互相合作型和建模学习型4种分类方式阐述了现有的经典算法;对多智能体深度强化学习算法的实际应用进行了综述,并简单罗列了多智能体深度强化学习的现有测试平台;总结了多智能体深度强化学习在理论、算法和应用方面面临的挑战和未来的发展方向.

关键词：强化学习、深度学习、多智能体系统、多智能体深度强化学习

所属期刊栏目：56

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国防科技重点实验室基金;国防科技创新特区163计划资助项目;装备发展部"十三五"全军共用信息系统装备预研项目

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：13-24