WikiEdge:ArXiv-2408.01072v1/summary

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這篇綜述論文全面探討了自我對弈方法在強化學習（Reinforcement Learning，RL）中的應用和進展。主要內容包括：

1. 引言：
   • 介紹了強化學習（RL）作為機器學習的一個重要範式，通過與環境的交互優化決策過程。特別指出深度強化學習（Deep RL）通過使用深度神經網絡作為函數逼近器，處理高維狀態空間，並在複雜任務中取得突破。同時，多智能體強化學習（Multi-Agent RL，MARL）引入了複雜的動態性，其中智能體的行動相互依賴，導致環境對每個智能體來說都是非靜態的。
2. 預備知識：
   • 首先介紹了RL框架，包括馬爾可夫決策過程（MDP）和部分可觀察馬爾可夫遊戲（POMG）。然後介紹了基本的博弈論概念，如完美信息與不完全信息、博弈的表示方法（正規形和擴展形）、博弈的類型（傳遞性與非傳遞性）、階段博弈與重複博弈、納什均衡、團隊博弈等。最後，討論了自我對弈中的評估指標，包括NASHCONV、Elo、Glicko、WHR和TrueSkill。
3. 算法：
   • 提出了一個自我對弈框架，該框架能夠處理多同質智能體的一般求和博弈。框架定義了策略集合、交互矩陣和元策略求解器（MSS）。然後，將自我對弈算法分為四類：傳統自我對弈算法、PSRO系列、基於持續訓練的系列和基於遺憾最小化的系列。每類算法都在框架下進行了詳細分析，並介紹了代表性算法。
4. 實證分析：
   • 將自我對弈的應用場景分為三類：棋盤遊戲、卡牌和麻將遊戲、視頻遊戲。討論了自我對弈在這些複雜場景中的應用，並提供了一個比較分析的表格。
5. 開放問題與未來工作：
   • 討論了自我對弈方法面臨的挑戰和未來的研究方向，包括理論基礎、環境的非靜態性、可擴展性和訓練效率、與大型語言模型的結合、現實世界的應用等。
6. 結論：
   • 總結了自我對弈在現代強化學習研究中的核心地位，提供了對研究人員和實踐者的寶貴指導，並為這一動態和不斷發展的領域的進一步進步鋪平了道路。