查看“WikiEdge:ArXiv-2408.01072v1/methods”的源代码

<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.01072v1/methods|action=edit}} 编辑]</div>
这篇文献的工作部分详细介绍了[[自我对弈]]方法在[[强化学习]]（Reinforcement Learning, RL）中的应用。以下是这部分的主要内容：
# '''自我对弈（Self-play）'''：
#* 定义了自我对弈的概念，即智能体通过与自身的副本或历史版本进行交互，优化决策过程。自我对弈在[[多智能体强化学习]]（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）中尤为重要，因为它可以帮助解决非平稳性和协调性问题。
# '''统一框架（Unified Framework）'''：
#* 提出了一个统一的自我对弈框架，并将现有的自我对弈算法分类，以展示自我对弈的不同方面。这个框架有助于理解算法如何适应不同的场景和挑战。
# '''算法分类（Algorithm Classification）'''：
#* 将自我对弈算法分为四大类：传统自我对弈算法、[[策略空间响应序列]]（Policy Space Response Oracle, PSRO）系列、基于持续训练的系列和基于遗憾最小化的系列。每类算法都有其特定的应用场景和优势。
# '''实际应用（Practical Applications）'''：
#* 讨论了自我对弈在不同场景下的应用，包括[[围棋]]、[[国际象棋]]、[[扑克]]和[[电子游戏]]等。这些应用展示了自我对弈算法如何超越人类专家水平，并在复杂任务中实现突破。
# '''开放性问题与未来研究方向（Open Challenges and Future Directions）'''：
#* 指出了自我对弈领域中的一些开放性问题，如算法的收敛性和计算需求，并探讨了未来的研究方向，包括算法的泛化能力和实际应用的可行性。