一切皆是映射：多智能体DQN：原理、挑战与协同机制
1. 背景介绍
强化学习已成为人工智能研究领域重要的自主学习方法。通过与环境的互动来学习最佳策略，以实现长期目标。深度Q网络（DQN）是强化学习领域的一个里程碑，它结合了深度学习和Q学习，显着提高了复杂环境中单个智能体的学习能力。然而，现实世界中的许多问题往往涉及多个智能体的交互，例如自动驾驶和多个机器人之间的协作，因此有必要将研究视角扩展到多智能体系统。多智能体强化学习（MARL）的一个关键挑战是如何设计可以在共享环境中协作的智能体。
2. 核心概念与联系
2.1 强化学习与DQN
强化学习是一种学习方法，智能体通过与环境的交互来学习策略，以最大化累积奖励。 DQN 引入了深度神经网络来近似Q 函数，即在特定状态下执行操作的预期回报。
2.2 多智能体系统
多智能体系统由在同一环境中交互的多个智能体组成。每个代理都有自己的目标，可以是合作的、竞争的或两者的混合。
2.3 协同机制
在多智能体系统中，协作机制是指智能体之间的合作策略，要求它们以某种方式共享信息、分配任务和协调行动。
3. 核心算法原理具体操作步骤
3.1 多智能体DQN的基本框架
与传统DQN 相比的多智能体DQN
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