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

<div style="float: right;">[{{fullurl:WikiEdge:ArXiv-2408.01072v1/summary|action=edit}} 编辑]</div>
这篇综述论文全面探讨了[[自我对弈]]方法在[[强化学习]]（[[Reinforcement Learning]]，[[RL]]）中的应用和进展。主要内容包括：
# '''引言'''：
#* 介绍了强化学习（RL）作为[[机器学习]]的一个重要范式，通过与环境的交互优化决策过程。特别指出[[深度强化学习]]（[[Deep RL]]）通过使用深度神经网络作为函数逼近器，处理高维状态空间，并在复杂任务中取得突破。同时，[[多智能体强化学习]]（[[Multi-Agent RL]]，[[MARL]]）引入了复杂的动态性，其中智能体的行动相互依赖，导致环境对每个智能体来说都是非静态的。
# '''预备知识'''：
#* 首先介绍了RL框架，包括[[马尔可夫决策过程]]（[[MDP]]）和[[部分可观察马尔可夫游戏]]（[[POMG]]）。然后介绍了基本的[[博弈论]]概念，如完美信息与不完全信息、博弈的表示方法（正规形和扩展形）、博弈的类型（传递性与非传递性）、阶段博弈与重复博弈、[[纳什均衡]]、团队博弈等。最后，讨论了自我对弈中的评估指标，包括[[NASHCONV]]、[[Elo]]、[[Glicko]]、[[WHR]]和[[TrueSkill]]。
# '''算法'''：
#* 提出了一个自我对弈框架，该框架能够处理多同质智能体的一般求和博弈。框架定义了策略集合、交互矩阵和元策略求解器（[[MSS]]）。然后，将自我对弈算法分为四类：传统自我对弈算法、[[PSRO]]系列、基于持续训练的系列和基于遗憾最小化的系列。每类算法都在框架下进行了详细分析，并介绍了代表性算法。
# '''实证分析'''：
#* 将自我对弈的应用场景分为三类：[[棋盘游戏]]、[[卡牌]]和[[麻将游戏]]、[[视频游戏]]。讨论了自我对弈在这些复杂场景中的应用，并提供了一个比较分析的表格。
# '''开放问题与未来工作'''：
#* 讨论了自我对弈方法面临的挑战和未来的研究方向，包括理论基础、环境的非静态性、可扩展性和训练效率、与[[大型语言模型]]的结合、现实世界的应用等。
# '''结论'''：
#* 总结了自我对弈在现代强化学习研究中的核心地位，提供了对研究人员和实践者的宝贵指导，并为这一动态和不断发展的领域的进一步进步铺平了道路。