MARL 笔记
2022-06-19 本文已影响0人
AntiGravity
16年的MARL概览: A comprehensive survey of multiagent reinforcement learning（谷歌学术）
Model-free时学习均衡：
- Nash Q-learning：仅在强假设收敛，多个收敛点。（类似的有MADDPG、Mean-Field Q-learning）
- Stackelberg 均衡：越合作越优于Nash均衡，且仅有一个收敛点，是帕累托最优点。
Model-based时学习均衡：
- Minimax-Q method
协同（对其他agent建模）
PR2（Probabilistic Recursive Reasoning）
合作（MA共享同一个reward）
通讯 - Multiagent Bidirectionally-Coordinated Net
集中训练分布执行 - Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitve Environments
