WikiEdge:ArXiv-2408.01072v1/summary

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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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。