多智能体深度强化学习研究综述

• 作者: 孙彧 徐志雄 曹雷 赖俊 陈希亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 13-24
• 页数: 12页
• 分类号: TP181
• 字数: 14753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0100

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈希亮	陆军工程大学指挥控制工程学院	6	15	2.0	3.0
2	孙彧	陆军工程大学指挥控制工程学院	1	2	1.0	1.0
6	曹雷	陆军工程大学指挥控制工程学院	6	13	2.0	3.0
7	徐志雄	陆军工程大学指挥控制工程学院	2	12	2.0	2.0
8	赖俊	陆军工程大学指挥控制工程学院	2	2	1.0	1.0