WikiEdge:ArXiv-2408.01072v1/methods

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這篇文獻的工作部分詳細介紹了自我對弈方法在強化學習（Reinforcement Learning, RL）中的應用。以下是這部分的主要內容：

1. 自我對弈（Self-play）：
   • 定義了自我對弈的概念，即智能體通過與自身的副本或歷史版本進行交互，優化決策過程。自我對弈在多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）中尤為重要，因為它可以幫助解決非平穩性和協調性問題。
2. 統一框架（Unified Framework）：
   • 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，以展示自我對弈的不同方面。這個框架有助於理解算法如何適應不同的場景和挑戰。
3. 算法分類（Algorithm Classification）：
   • 將自我對弈算法分為四大類：傳統自我對弈算法、策略空間響應序列（Policy Space Response Oracle, PSRO）系列、基於持續訓練的系列和基於遺憾最小化的系列。每類算法都有其特定的應用場景和優勢。
4. 實際應用（Practical Applications）：
   • 討論了自我對弈在不同場景下的應用，包括圍棋、國際象棋、撲克和電子遊戲等。這些應用展示了自我對弈算法如何超越人類專家水平，並在複雜任務中實現突破。
5. 開放性問題與未來研究方向（Open Challenges and Future Directions）：
   • 指出了自我對弈領域中的一些開放性問題，如算法的收斂性和計算需求，並探討了未來的研究方向，包括算法的泛化能力和實際應用的可行性。