WikiEdge:ArXiv-2408.01072v1/background

編輯

這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 自我對弈在強化學習中的重要性：
   • 自我對弈是指智能體通過與自身或過去的版本進行交互來進行學習的方法，它在處理具有複雜動態的多智能體強化學習（MARL）問題中顯示出了巨大的潛力。
   • 通過自我對弈，智能體可以在沒有外部對手的情況下進行訓練，這有助於它們探索策略空間並提高決策能力，尤其在需要策略迭代改進的場景中。
2. 自我對弈算法的發展與挑戰：
   • 儘管自我對弈在圍棋、國際象棋、撲克和視頻遊戲等領域取得了顯著成就，但它也面臨着一些挑戰，如可能收斂到次優策略和計算資源的高需求。
   • 為了克服這些挑戰，研究者們提出了多種自我對弈算法，包括傳統的自我對弈算法、策略空間響應序列（PSRO）系列、基於持續訓練的系列和基於遺憾最小化的系列。
3. 自我對弈算法的分類與框架：
   • 本文提出了一個統一的自我對弈框架，並將現有的自我對弈算法分類，以清晰地展示不同算法之間的關係和特點。
   • 通過這個框架，研究者可以更好地理解自我對弈算法的工作原理，以及它們在不同場景下的應用和效果。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了自我對弈在強化學習領域的重要性，以及為了進一步提升算法性能和應用範圍，對現有算法進行系統分類和框架構建的必要性。