多智能体强化学习在微分博弈中的应用
吕梦欣
石宗英
钟宜生
清华大学自动化系,北京 100084
摘要：微分博弈是一种研究对抗环境下多智能体系统决策问题的方法,在经济、工程等领域都有着广泛的应用前景.然而当问题建模接近真实场景时,微分博弈的理论求解面临诸多困难.近年来,随着人工智能技术的快速发展,多智能体深度强化学习方法的研究取得了瞩目突破,为解决微分博弈所面临的挑战提供了新的思路.本文首先对这二者各自的原理、发展现状进行了梳理;之后详细介绍应用于微分博弈的强化学习算法,并根据微分博弈问题类别和网络模型进行细分,总结目前研究对传统方法所面临困难的解决情况;最后,对微分博弈与多智能体强化学习的发展现状进行分析,给出未来可能的研究方向.
关键词：强化学习微分博弈多智能体系统最优控制
论文发表日期：2025-11-30
在线出版日期：2025-12-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：14( 2165-2178 )
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