多智能体机器学习：强化学习方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] 霍华德 M.施瓦兹 著，连晓峰 译

图书标签:

• 多智能体
• 强化学习
• 机器学习
• 人工智能
• 博弈论
• 分布式系统
• 协作学习
• 深度学习
• 算法
• 智能体

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111569602

版次：1

商品编码：12128633

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：185

编辑推荐

适读人群 ：事机器学习、多智能体协同控制等领域的工程技术人员，高等院校相关专业本科生、研究生以及教师

“多智能体”——一般专指多智能体系统( Multi Agent System，MAS)或多智能体技术( Multi Agent Technology，MAT)。多智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支，是20世纪末~ 21世纪初国际上人工智能的前沿学科。多智能体学习相关的研究领域已成为人工智能发展的热点。 《多智能体机器学习：强化学习方法》提供了一种多智能体不同学习方法的框架。同时还提供了多智能体微分博弈中的新进展以及在博弈理论和移动机器人中应用的全面概述。本书向读者介绍了多智能体机器学习的不同方法。主要包括单智能体强化学习、随机博弈和马尔科夫博弈、自适应模糊控制和推理、时间差分学习和Q学习。

《多智能体机器学习：强化学习方法》具有如下特点：
全面涵盖了多人博弈、微分博弈和博弈理论；
基于梯度算法的简单策略学习方法；
多人矩阵博弈和随机博弈的详细算法和示例；
群机器人和性格特征进化中的学习示例。

强化学习是近年来在机器学习领域非常热门的研究方向，尤其在多智能体机器学习中，若智能体的某个行为策略获得强化信号，则智能体以后产生这个行为策略的趋势便会加强，这对于群体智能具有十分重要的意义，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有广泛应用。

《多智能体机器学习：强化学习方法》对于研究人员、研究生和从事多智能体学习的相关人员以及在电子和计算机工程、计算机科学以及机械和航空工程领域的相关人员非常有用。
在现有的机器学习书籍中，较少有以强化学习的方法对多智能体机器学习进行描述的，而有关强化学习的内容，也往往只是在某些专业的机器学习书籍中在个别章节进行阐述。本书以强化学习与协作策略在相关研究领域的应用为主，侧重协作策略的应用，列举了车辆路径规划、多播路由、供应链管理等问题中的解决方案，多智能体及群体智能微分博弈中的新进展以及在博弈理论和移动机器人中的先进应用，而较少涉及强化学习理论的演化。

内容简介

《多智能体机器学习：强化学习方法》主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章，首先介绍了几种常用的监督式学习方法，在此基础上，介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后，介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题，并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容，并提出LRI滞后锚算法和指数移动平均Q学习算法等，并进行了分析比较。接下来，介绍了模糊系统和模糊学习，并通过仿真示例详细分析算法。后，介绍了群智能学习进化以及性格特征概念和应用。全书内容丰富，重点突出。

作者简介

Howard M.Schwartz 博士，在加拿大魁北克蒙特利尔的麦吉尔大学获得工学学士学位，在美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院获得硕士和博士学位，现为加拿大渥太华卡尔顿大学系统与计算机工程系的教授，研究领域包括自适应和智能控制系统、机器人、机器学习、多智能体学习、系统辨识和状态估计。

连晓峰，现为中国电子学会高级会员，系统仿真学会会员，北京高新技术企业认定委员会专家库专家，《机器人技术与应用》杂志社理事，国家工信部工业和信息化科技人才专家库专家。

目录

译者序
原书前言

第1章监督式学习概述
1 1 LS算法
1 2 RLS算法
1 3 LMS算法
1 4随机逼近法
参考文献

第2章单智能体强化学习
2 1简介
2 2 n臂赌博机问题
2 3学习结构
2 4值函数
2 5最优值函数
2 5.1网格示例
2 6 MDP
2 7学习值函数
2 8策略迭代
2 9 时间差分学习
2 10状态一行为函数的时间差分学习
2 11 Q学习
2 12资格迹
参考文献

第3章双人矩阵博弈学习
3 1矩阵博弈
3 2双人矩阵博弈中的纳什均衡
3 3双人零和矩阵博弈中的线性规划
3 4学习算法
3 5梯度上升算法
3 6 WoLF IGA算法
3 7 PHC算法
3 8 WoLF PHC算法
3 9矩阵博弈中的分散式学习
3 10学习自动机
3 11线性回报一无为算法
3 12线性回报一惩罚算法
3 13滞后锚算法
3 14 LR．滞后锚算法
3 14.1仿真
参考文献

第4章多人随机博弈学习
4 1简介
4 2多人随机博弈
4 3极大极小Q学习算法
4 3.1 2 x2网格博弈
4 4纳什Q学习算法
4 4.1学习过程
4 5单纯形算法
4 6 Lemke Howson算法
4 7纳什Q学习算法实现
4 8朋友或敌人Q学习算法
4 9无限梯度上升算法
4 10 PHC算法
4 11 WoLF PHC算法
4 12 网格世界中的疆土防御问题
4 12.1仿真和结果
4 13 LR．滞后锚算法在随机博弈中的扩展
4 14 EMA Q学习算法
4 15 EMA Q学习与其他方法的仿真与结果比较
4 15.1矩阵博弈
4 15 2随机博弈
参考文献

第5章微分博弈
5 1简介
5 2模糊系统简述
5 2.1模糊集和模糊规则
5 2 2模糊推理机
5 2 3模糊化与去模糊化
5 2 4模糊系统及其示例
5 3模糊Q学习
5 4 FACL
5 5疯狂司机微分博弈
5 6模糊控制器结构
5.7 Q(A)学习模糊推理系统
5 8疯狂司机博弈的仿真结果
5 9双车追捕者一逃跑者博弈中的学习算法
5 10双车博弈仿真
5 11 疆土防御微分博弈
5 12疆土防御微分博弈中的形成回报
5 13仿真结果
5 13.1 个防御者对一个人侵者
5 13 2两个防御者对一个人侵者
参考文献

第6章群智能与性格特征的进化
6 1简介
6 2群智能的进化
6 3环境表征
6 4群机器人的性格特征
6 5性格特征的进化
6 6仿真结构框架
6 7零和博弈示例
6 7.1收敛性
6 7 2仿真结果
6 8后续仿真实现
6 9机器人走出房间
6 10机器人跟踪目标
6 11小结
参考文献

前言/序言

原 书 前 言

十年来，本人一直在教授自适应控制课程。这门课程主要是讲授系统辨识的常用经典方法，并使用经典的教材，例如Ljung[1,2]。该课程着重介绍了参考模型自适应控制的常用方法以及基于Lyapunov技术的非线性自适应控制方法。然而，这些理论已不再适用于当前的工程实践。因此，在本人的研究工作以及研究生课程的重点内容中进行了相应调整，增加了自适应信号处理的内容，并融合了基于最小方均（LMS）算法的自适应信道均衡和回声消除的内容。同时，课程名称也相应地从“自适应控制”变为“自适应与学习系统”。本人的研究工作仍主要集中于系统辨识和非线性自适应控制在机器人方面的应用。然而，直到21世纪初，才开始与机器人团队开展合作。目前，已能够利用常用的机器人套件和低成本的微控制器来构建可协同工作的若干个机器人。这使得“自适应与学习系统” 的研究生课程内容再次发生变化：减少了基于Lyapunov技术的非线性自适应控制方面的理论知识，取而代之的是有关强化学习的思想。这是一个全新的应用领域，机器人团队必须要学会相互协作和竞争。
目前，研究生课程主要是集中于采用基于递归最小二乘（RLS）算法的系统辨识、基于参考模型的自适应控制（仍然采用Lyapunov技术）、基于LMS算法的自适应信号处理以及基于Q学习算法的强化学习。本书的前两章简要介绍了上述思想，但也足以说明这些学习算法之间的联系，以及它们之间的相同之处和不同之处。与这些内容相关的其他材料可详见文献[24]。
由此，进一步的研究工作开始着重于机器人团队如何学习以实现相互合作。这些研究工作用于验证机器人在合作搜索和救援以确保重要设施和边界区域安全方面的应用。同时，也逐步开始关注强化学习和多智能体强化学习的研究。这些机器人就是具有学习能力的智能体。孩子们是如何学习玩捉人游戏的？人们是如何练习踢足球的？以及在追捕罪犯的过程中警察是如何协作的？应该采用什么样的策略？如何制定这些策略？当和一群新朋友玩足球时，如何能够快速评估每个人的能力，并在比赛中采用特殊策略呢？
随着研究团队开始致力于深入研究多智能体机器学习和博弈理论，逐渐发现尽管已有很多相关论文发表，但并不集中也不够全面。虽然已有一些综述性文章[5]，但均未能充分说明这些不同方法的具体细节。本书旨在向读者介绍一种特殊形式的机器学习。全书主要是关于多智能体机器学习，同时也包括一般学习算法的核心内容。学习算法的形式各不相同，然而往往都具有相似方法。在此，将着重比较这些方法的相同和不同之处。
本书的主要内容是基于本人的研究工作，以及过去10年里所指导下的博士生、硕士生的研究工作。在此，特别感谢Sidney Givigi教授。Givigi教授为本书第6章中所介绍的主要思路和算法提供了坚实基础。另外，本书中还包含了Xiaosong（Eric）Lu博士的研究成果。其中，关于疆土守卫部分的内容主要来源于其博士论文。同时，还有一些研究生也为本书做出了贡献，他们是Badr Al Faiya、Mostafa Awheda、Pascal De BeckCourcelle和Sameh Desouky。如果没有研究小组中学生们的辛勤工作，本书是不可能完成的。
原 书 前 言
Howard M.Schwartz
于加拿大渥太华
2013年9月

译 者 序

“多智能体”——一般专指多智能体系统( Multi Agent System，MAS)或多智能体技术( Multi Agent Technology，MAT)。多智能体系统是分布式人工智能的一个重要分支，是20世纪末~ 21世纪初国际上人工智能的前沿学科。多智能体学习相关的研究领域已成为人工智能发展的热点。
本书主要介绍了多智能体学习的相关内容，目的在于解决大型、复杂的现实问题，而解决这类问题已超出了单个智能体的能力。研究者主要研究智能体之间的交互通信、协调合作、冲突消解等方面，强调多个智能体之间的紧密群体合作，而非个体能力的自治和发挥，关于Lyapunov技术的非线性自适应控制方面的理论材料被减少，取而代之的是有关强化学习的思想。强化学习的目标是取得最大化的奖励（回报）。强化学习和非监督学习最有趣的部分就是奖励的选择，这是一个全新的发展迅速的应用领域。机器人团队必须要学会共同工作和相互竞争。本书是一本专门介绍多智能体强化学习的著作。
本书中重点研究了双人阶段博弈和矩阵博弈问题。其中主要通过3个不同的博弈游戏：猜硬币、石头一剪刀一布和囚徒困境来进行阐述。这些都被称为矩阵博弈(matrixgames)或阶段博弈(stage games)的游戏，因为在游戏过程中没有发生状态转移。本书没有过于深入研究博弈论本身，而是专注于与这些游戏相关的学习算法。另外，作者还结合自己的教学实践，探讨了多机器人智能体的微分博弈问题，并通过“逃跑者一追捕者”博弈和“疆土防御”博弈进行了深入讨论。
需要指出的是，书中矩阵、矢量为保持与原书一致，并未使用黑斜体，请读者注意。
本书第1~3章由谭励翻译，第4~6章由连晓峰翻译，全书由连晓峰审校统稿，彭森、于嘉骥、李世明、李伟男、蔡有林、侯宝奇、窦超、张鹏、侯秀林、张欣、邵妍洁、张吉东、张丹瑶、赵辰等人也参与了部分内容的翻译。
由于译者的水平有限，书中不当或错误之处恳请各位业内专家学者和广大读者不吝赐教。
译者

《多智能体协作的进阶之路：深度强化学习的革新》 一、引言：智能涌现的时代浪潮 我们正身处一个前所未有的智能时代。从自动驾驶汽车在复杂交通环境中安全穿梭，到机器人团队协同完成精密作业，再到经济市场中高频交易算法的瞬息博弈，单一个体的智能已无法满足日益增长的复杂系统需求。取而代之的是，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）正以前所未有的速度崛起，成为人工智能领域最活跃、最具挑战性的前沿之一。在这个多智能体共存、交互、协作甚至竞争的动态环境中，如何让个体智能汇聚成更强大的集体智慧，实现超越个体能力之和的“涌现式智能”，是摆在我们面前的一道关键难题。 传统的机器学习方法，无论多么精巧，往往聚焦于个体或有限的几个实体。然而，现实世界中的智能现象，无论是生物界的蚁群、鸟群，还是社会经济领域的市场、交通，无一不体现着多主体间的复杂互动。理解并模拟这些互动，并从中学习出有效的策略，正是多智能体机器学习的核心目标。而深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL），凭借其强大的函数逼近能力和从经验中学习最优决策序列的特性，为解决这一难题提供了革命性的工具。 本书《多智能体协作的进阶之路：深度强化学习的革新》并非对单一技术或算法的罗列，而是旨在深入剖析多智能体系统中学习与决策的本质，并重点聚焦于如何利用深度强化学习的强大能力，来应对多智能体协作中特有的挑战。我们将带领读者穿越理论的迷雾，抵达实践的彼岸，理解为何深度强化学习在多智能体领域能够激发出如此惊人的潜力，并探讨其在各个前沿领域的应用前景。 二、多智能体系统的复杂性：超越个体认知的藩篱 在深入探究深度强化学习的应用之前，理解多智能体系统固有的复杂性至关重要。相较于单智能体强化学习，多智能体环境引入了一系列全新的挑战，这些挑战使得问题的难度呈指数级增长： 1. 非平稳性（Non-stationarity）： 在单智能体强化学习中，环境通常被认为是静态的，或者其变化是可预测的。但在多智能体环境中，每个智能体的策略都在不断变化，这使得其他智能体所观察到的环境模型也随之变化。也就是说，对于一个智能体来说，它所处的“环境”并不是固定的，而是由其他智能体共同塑造和改变的。这种动态变化的环境使得智能体难以学习到稳定的最优策略，因为它的“最优”策略可能因为其他智能体的学习而失效。 2. 观测到的部分可观察性（Partially Observable）： 在许多现实世界的场景中，每个智能体都无法完全获知全局状态信息。它们只能通过自身的传感器获取局部观察，而其他智能体的状态、意图、以及全局的完整信息往往是隐藏的。这种“部分可观察性”要求智能体必须能够在不确定性下进行推理和决策，甚至需要通过自身的行为来推断其他智能体的状态。 3. 状态空间与动作空间的爆炸： 即使智能体的数量不多，但当每个智能体都有自己的状态和动作空间时，整个系统的联合状态空间和联合动作空间会以指数级的速度增长。例如，如果存在N个智能体，每个智能体有S个状态和A个动作，那么整个系统的状态空间大小将是$S^N$，动作空间大小将是$A^N$。传统的基于表格的方法（如Q-learning）在这种情况下将变得不可行。 4. 信用分配问题（Credit Assignment）： 当一个多智能体系统获得整体奖励时，很难将这份奖励精确地归因于系统中每一个智能体的具体行为。特别是当智能体之间的交互是稀疏的，或者奖励是延迟的，那么判断哪些智能体的贡献最大，哪些行为是导致好结果的关键，就变得尤为困难。这就像在一个团队项目中，当项目成功时，如何公平地分配功劳，并指导未来如何做得更好，需要复杂的分析。 5. 协调与博弈（Coordination and Game Theory）： 多智能体系统可能需要进行协作以达成共同目标，也可能需要进行竞争或博弈以争取自身利益。在协作场景下，智能体需要学习如何有效地沟通、分配任务、同步行动。而在博弈场景下，智能体需要预测对手的策略，并作出最优的反应，这涉及到博弈论中的概念，如纳什均衡。如何在这两种模式下进行学习和决策，是多智能体系统设计的核心。 三、深度强化学习：赋能多智能体协作的新范式 深度强化学习（DRL）的出现，为上述多智能体系统的复杂性提供了强有力的解决方案。DRL通过将深度神经网络（DNN）的强大特征提取和函数逼近能力与强化学习的决策框架相结合，使得智能体能够从高维度的感知数据中学习到复杂的策略。在多智能体领域，DRL更是展现出了其独特的优势： 1. 处理高维输入： 深度神经网络能够直接处理原始的感知数据，如图像、传感器读数等，并从中提取有用的状态表示。这极大地简化了智能体对复杂环境的建模过程，使得智能体能够直接从视觉甚至听觉信息中学习。 2. 函数逼近能力： 神经网络可以作为价值函数或策略函数的强大函数逼近器，用于近似那些在复杂环境中难以精确计算的函数。这对于处理高维状态和动作空间至关重要，避免了传统方法中的状态空间爆炸问题。 3. 策略学习的泛化性： DRL算法能够学习到能够泛化到未见过状态的策略。这意味着智能体在训练过程中遇到的场景，可以在部署时处理更多样化、更复杂的情况。 4. 端到端的学习： DRL允许从原始输入到最终动作进行端到端的学习，无需预先设计复杂的特征提取器或规则。这大大缩短了开发周期，并可能发现人类难以预料的优化策略。 四、深度强化学习在多智能体系统中的核心进阶方法 为了应对多智能体系统特有的挑战，深度强化学习领域发展出了一系列创新的算法和框架。本书将重点探索以下几个关键方向，它们共同构成了多智能体深度强化学习的基石： 1. 联合动作-价值学习（Joint Action-Value Learning）： 中心化训练，去中心化执行（Centralized Training with Decentralized Execution, CTDE）： 这是当前多智能体DRL领域最主流的范式之一。在训练阶段，一个中心化的Critic（评价者）可以访问所有智能体的状态、动作和奖励信息，从而能够更准确地评估联合动作的价值，并为各个智能体的Actor（执行者）提供更优的指导。而在执行阶段，每个智能体则独立地根据其自身的观察和学习到的策略进行决策，无需与其他智能体实时通信。这种方式巧妙地解决了训练中的信息获取和执行中的独立性需求。 多智能体深度Q网络（MADQN）： 扩展了单智能体DQN，尝试学习联合动作价值函数。但直接学习联合动作价值函数会导致维度爆炸，因此需要更高效的表示方法。 多智能体深度策略梯度（MADDPG）： 针对连续动作空间，MADDPG在CTDE框架下，为每个智能体设计了独立的Actor和Critic。中心化的Critic利用所有智能体的信息来指导去中心化的Actor进行学习。 2. 中心化 Critic 的巧妙设计： 信息融合机制： 如何有效地将来自不同智能体的信息融合到中心化Critic中，是提升学习效率的关键。这可能涉及到注意力机制（Attention Mechanism）、图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）等，使得Critic能够根据智能体之间的关系和重要性来动态地分配信息权重。 状态表示的共享与独立： Critic可以学习一个联合状态表示，也可以为每个智能体学习其独立的表征，并结合全局信息进行评估。如何平衡全局与局部的视角，对Critic的设计提出了挑战。 3. 去中心化学习的鲁棒性： 通信机制的学习： 在去中心化执行阶段，智能体之间可能需要进行通信来协调行动。深度强化学习可以被用来学习最优的通信协议，即智能体应该何时、向谁、发送什么信息。例如，博弈论中的通信模型，或者基于注意力机制的消息传递。 博弈论与强化学习的结合： 针对多智能体之间的竞争或混合博弈场景，可以借鉴博弈论的理论，例如学习纳什均衡，或者设计能够应对不确定对手策略的算法。 元学习（Meta-Learning）在多智能体中的应用： 训练智能体在面对新任务或新队友时，能够快速适应和学习，展现出更强的泛化能力。 4. 对非平稳性的应对： 元学习与经验回放的改进： 训练智能体对环境的动态变化保持敏感，并能够快速调整策略。 基于模型的强化学习： 尝试学习环境的动态模型，以便更好地预测其他智能体的行为，并作出前瞻性的决策。 五、应用场景的拓展：从模拟世界到现实世界 本书的重点不仅仅在于算法的理论推导，更在于展示深度强化学习在多智能体协作领域的强大应用潜力。我们将深入探讨这些技术如何在以下关键领域催生变革： 自主交通系统： 城市交通的自动驾驶车辆协同，实现交通流量优化，减少拥堵和事故。 机器人协作： 仓库自动化、工业制造中的机器人集群协同，完成复杂的组装、搬运任务。 智能电网管理： 多个分布式能源单元的协调控制，实现能源的高效利用和分配。 游戏 AI： 在多人在线竞技游戏（MOBA）、策略游戏等场景中，训练出高度协作或竞争的智能体，展现出超越人类的策略水平。 金融交易： 多个高频交易算法的协同或竞争，在瞬息万变的金融市场中获取优势。 通信网络优化： 智能体的动态资源分配和路径选择，提升网络吞吐量和稳定性。 科学研究： 例如，在蛋白质折叠、药物发现等复杂科学问题中，通过多智能体模拟和学习来加速探索过程。 六、结论：拥抱涌现的智能未来 《多智能体协作的进阶之路：深度强化学习的革新》致力于为读者提供一个全面而深入的视角，理解深度强化学习如何赋能多智能体系统的协作与智能涌现。我们相信，通过掌握这些前沿的理论与方法，未来的研究者和实践者将能够构建出更智能、更自主、更强大的多智能体系统，从而应对日益增长的复杂世界带来的挑战。这不仅是一场技术的革新，更是迈向一个更加智能、更加互联的未来的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

关于“强化学习方法”这个副标题，我预设了书中会着重于那些最前沿、最具代表性的强化学习算法及其在多智能体场景下的创新应用。我猜想，书中很可能会对经典的Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)等单智能体强化学习算法进行回顾，并重点讲解如何将其扩展或改造以适应多智能体环境，例如，是不是会介绍像MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 这样能够处理非平稳环境的算法？抑或是在协同任务中，会探讨如何利用共享记忆、集中式训练-分布式执行(CTDE)等技术来缓解智能体间依赖带来的挑战？我特别感兴趣的是，书中会如何处理因智能体数量变化、环境动态性强、以及信息不对称等带来的学习难题。例如，当智能体的数量不是固定的，或者它们的行为模式会随着时间推移而改变时，强化学习算法的收敛性和稳定性将面临严峻考验。书中是否会提供一些应对策略，比如引入元学习、迁移学习，或者使用更具适应性的模型结构？我非常期待书中能够给出一些清晰的理论框架和实用的算法细节，帮助我理解和掌握在复杂多智能体环境中训练智能体的方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名直截了当，引人遐想。多智能体机器学习，这个领域本身就充满了挑战与机遇。想象一下，一群智能体如何在复杂的交互环境中学习，它们是互相协作，共同达成目标？还是彼此竞争，为了生存而斗争？而强化学习，作为一种强大的学习范式，如何被应用于解决这些多智能体系统中的难题，更是让人期待。我尤其好奇书中会如何阐述智能体之间协调学习的机制，是基于共享奖励、个体奖励的权衡，还是某种更精妙的博弈论策略？在现实世界中，这样的系统无处不在，从自动驾驶车队的协同，到金融市场的交易机器人，再到复杂的机器人协同作业，它们的有效运行都离不开智能体间的学习与决策。书中是否会深入探讨如何设计有效的奖励函数，使得智能体在追求自身利益的同时，又能促进整个系统的最优？亦或是如何处理因局部信息不完全导致的“马尔可夫性”破坏问题？智能体数量的增加，以及它们之间交互的复杂性，无疑会带来指数级的状态空间增长，如何在大规模系统中实现高效且鲁棒的学习，将是本书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《多智能体机器学习：强化学习方法》，像一扇门，打开了我对未来智能系统无限的想象。我好奇的是，书中是否会从“机器学习”的视角，深入剖析多智能体系统是如何在交互中学习，它们是独立学习后进行信息融合，还是存在某种形式的集体学习机制？“强化学习方法”的侧重点又会在哪里？是会重点介绍那些能够处理高维度状态空间和复杂策略的模型，比如深度强化学习的变种？亦或是会探讨一些更偏向理论的算法，如基于值迭代、策略迭代的扩展？我尤其想知道，书中会如何处理智能体之间的“涌现”行为，也就是说，个体智能体的简单规则如何组合成复杂的全局智能？例如，在交通流量控制中，每个车辆的简单决策如何影响整个城市的交通效率？书中是否会提供一些分析和预测这些涌现行为的工具或框架？此外，在现实世界的应用中，例如智能电网的负荷预测与调度，或者物流系统的路径优化，都面临着海量数据和动态变化的环境。这本书是否能够为解决这些实际挑战提供清晰的理论支撑和可操作的算法，是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

读到“多智能体机器学习”这个书名，我的脑海里立刻浮现出无数个虚拟的“小家伙”在数字世界里碰撞、学习、进化的画面。它们不再是孤军奋战的个体，而是构成一个复杂网络的成员，每一个体的决策都会影响到其他个体，甚至是整个网络的走向。我迫切地想知道，这本书会以什么样的视角来描绘这个“多智能体”的世界？是着重于它们之间是如何沟通、传递信息，从而实现信息共享和协同决策的？还是更侧重于它们如何在竞争与合作的博弈中，不断优化自身的策略，以达到个体或集体的最优解？书中对“机器学习”的侧重点是什么？是更偏向于统计学习的严谨性，还是更侧重于深度学习的强大拟合能力？我尤其好奇，书中是否会探讨如何评估和衡量多智能体系统的学习效果，比如，是仅仅关注最终的奖励总和，还是会考量系统的鲁棒性、公平性，甚至是学习过程的效率？在现实应用中，例如无人机群的协同侦察，或是智能电网的负载均衡，都需要解决复杂的交互与协调问题，这本书能否为这些实际应用提供理论指导和技术启示，是我非常关注的一点。

评分☆☆☆☆☆

“强化学习方法”这个关键词，让我联想到那些在虚拟游戏中不断尝试、从错误中学习，最终变得越来越强大的智能体。当这个概念被应用到“多智能体”的场景时，其复杂性无疑呈几何级增长。我设想，书中可能会深入剖析，当多个智能体同时进行强化学习时，它们之间“非平稳”的学习环境是如何产生的，以及如何克服这种环境的不确定性。例如，一个智能体的策略更新，可能会改变另一个智能体所观察到的环境动态，这使得传统的单智能体强化学习算法失效。我希望书中能够详细介绍一些专门针对多智能体强化学习的算法，比如，是否会讨论基于博弈论的方法，将多智能体系统看作一个博弈过程？抑或是会探讨一些用于处理通信或协调机制的设计？此外，在实际应用中，很多多智能体问题都存在状态空间巨大、动作空间离散或连续等特点，书中是否会提供一些有效的近似方法，例如，如何利用深度学习来学习价值函数或策略函数？我更关心的是，这本书能否提供一些关于如何在真实世界环境中部署和训练多智能体强化学习系统的实用建议，例如，如何进行有效的探索，如何处理数据稀疏问题，以及如何保证学习的安全性与可解释性。

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不错，挺不错的一款产品。

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计算机等相关专业研究生以及教师的参考用书

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物流给力，书籍纸张不错

评分☆☆☆☆☆

还没有看，包装不错，没有破损

评分☆☆☆☆☆

用着还不错，可以的

评分☆☆☆☆☆

京东买书也挺不错，一次买了很多