多智能體機器學習：強化學習方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[加] 霍華德 M.施瓦茲 著，連曉峰 譯

圖書標籤:

• 多智能體
• 強化學習
• 機器學習
• 人工智能
• 博弈論
• 分布式係統
• 協作學習
• 深度學習
• 算法
• 智能體

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111569602

版次：1

商品編碼：12128633

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：185

編輯推薦

適讀人群 ：事機器學習、多智能體協同控製等領域的工程技術人員，高等院校相關專業本科生、研究生以及教師

“多智能體”——一般專指多智能體係統( Multi Agent System，MAS)或多智能體技術( Multi Agent Technology，MAT)。多智能體係統是分布式人工智能的一個重要分支，是20世紀末~ 21世紀初國際上人工智能的前沿學科。多智能體學習相關的研究領域已成為人工智能發展的熱點。 《多智能體機器學習：強化學習方法》提供瞭一種多智能體不同學習方法的框架。同時還提供瞭多智能體微分博弈中的新進展以及在博弈理論和移動機器人中應用的全麵概述。本書嚮讀者介紹瞭多智能體機器學習的不同方法。主要包括單智能體強化學習、隨機博弈和馬爾科夫博弈、自適應模糊控製和推理、時間差分學習和Q學習。

《多智能體機器學習：強化學習方法》具有如下特點：
全麵涵蓋瞭多人博弈、微分博弈和博弈理論；
基於梯度算法的簡單策略學習方法；
多人矩陣博弈和隨機博弈的詳細算法和示例；
群機器人和性格特徵進化中的學習示例。

強化學習是近年來在機器學習領域非常熱門的研究方嚮，尤其在多智能體機器學習中，若智能體的某個行為策略獲得強化信號，則智能體以後産生這個行為策略的趨勢便會加強，這對於群體智能具有十分重要的意義，是一種重要的機器學習方法，在智能控製機器人及分析預測等領域有廣泛應用。

《多智能體機器學習：強化學習方法》對於研究人員、研究生和從事多智能體學習的相關人員以及在電子和計算機工程、計算機科學以及機械和航空工程領域的相關人員非常有用。
在現有的機器學習書籍中，較少有以強化學習的方法對多智能體機器學習進行描述的，而有關強化學習的內容，也往往隻是在某些專業的機器學習書籍中在個彆章節進行闡述。本書以強化學習與協作策略在相關研究領域的應用為主，側重協作策略的應用，列舉瞭車輛路徑規劃、多播路由、供應鏈管理等問題中的解決方案，多智能體及群體智能微分博弈中的新進展以及在博弈理論和移動機器人中的先進應用，而較少涉及強化學習理論的演化。

內容簡介

《多智能體機器學習：強化學習方法》主要介紹瞭多智能體機器人強化學習的相關內容。全書共6章，首先介紹瞭幾種常用的監督式學習方法，在此基礎上，介紹瞭單智能體強化學習中的學習結構、值函數、馬爾科夫決策過程、策略迭代、時間差分學習、Q學習和資格跡等概念和方法。然後，介紹瞭雙人矩陣博弈問題、多人隨機博弈學習問題，並通過3種博弈遊戲詳細介紹瞭納什均衡、學習算法、學習自動機、滯後錨算法等內容，並提齣LRI滯後錨算法和指數移動平均Q學習算法等，並進行瞭分析比較。接下來，介紹瞭模糊係統和模糊學習，並通過仿真示例詳細分析算法。後，介紹瞭群智能學習進化以及性格特徵概念和應用。全書內容豐富，重點突齣。

作者簡介

Howard M.Schwartz 博士，在加拿大魁北剋濛特利爾的麥吉爾大學獲得工學學士學位，在美國馬薩諸塞州劍橋麻省理工學院獲得碩士和博士學位，現為加拿大渥太華卡爾頓大學係統與計算機工程係的教授，研究領域包括自適應和智能控製係統、機器人、機器學習、多智能體學習、係統辨識和狀態估計。

連曉峰，現為中國電子學會高級會員，係統仿真學會會員，北京高新技術企業認定委員會專傢庫專傢，《機器人技術與應用》雜誌社理事，國傢工信部工業和信息化科技人纔專傢庫專傢。

目錄

譯者序
原書前言

第1章監督式學習概述
1 1 LS算法
1 2 RLS算法
1 3 LMS算法
1 4隨機逼近法
參考文獻

第2章單智能體強化學習
2 1簡介
2 2 n臂賭博機問題
2 3學習結構
2 4值函數
2 5最優值函數
2 5.1網格示例
2 6 MDP
2 7學習值函數
2 8策略迭代
2 9 時間差分學習
2 10狀態一行為函數的時間差分學習
2 11 Q學習
2 12資格跡
參考文獻

第3章雙人矩陣博弈學習
3 1矩陣博弈
3 2雙人矩陣博弈中的納什均衡
3 3雙人零和矩陣博弈中的綫性規劃
3 4學習算法
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矩陣博弈中的分散式學習
3 10學習自動機
3 11綫性迴報一無為算法
3 12綫性迴報一懲罰算法
3 13滯後錨算法
3 14 LR．滯後錨算法
3 14.1仿真
參考文獻

第4章多人隨機博弈學習
4 1簡介
4 2多人隨機博弈
4 3極大極小Q學習算法
4 3.1 2 x2網格博弈
4 4納什Q學習算法
4 4.1學習過程
4 5單純形算法
4 6 Lemke Howson算法
4 7納什Q學習算法實現
4 8朋友或敵人Q學習算法
4 9無限梯度上升算法
4 10 PHC算法
4 11 WoLF PHC算法
4 12 網格世界中的疆土防禦問題
4 12.1仿真和結果
4 13 LR．滯後錨算法在隨機博弈中的擴展
4 14 EMA Q學習算法
4 15 EMA Q學習與其他方法的仿真與結果比較
4 15.1矩陣博弈
4 15 2隨機博弈
參考文獻

第5章微分博弈
5 1簡介
5 2模糊係統簡述
5 2.1模糊集和模糊規則
5 2 2模糊推理機
5 2 3模糊化與去模糊化
5 2 4模糊係統及其示例
5 3模糊Q學習
5 4 FACL
5 5瘋狂司機微分博弈
5 6模糊控製器結構
5.7 Q(A)學習模糊推理係統
5 8瘋狂司機博弈的仿真結果
5 9雙車追捕者一逃跑者博弈中的學習算法
5 10雙車博弈仿真
5 11 疆土防禦微分博弈
5 12疆土防禦微分博弈中的形成迴報
5 13仿真結果
5 13.1 個防禦者對一個人侵者
5 13 2兩個防禦者對一個人侵者
參考文獻

第6章群智能與性格特徵的進化
6 1簡介
6 2群智能的進化
6 3環境錶徵
6 4群機器人的性格特徵
6 5性格特徵的進化
6 6仿真結構框架
6 7零和博弈示例
6 7.1收斂性
6 7 2仿真結果
6 8後續仿真實現
6 9機器人走齣房間
6 10機器人跟蹤目標
6 11小結
參考文獻

前言/序言

原 書 前 言

十年來，本人一直在教授自適應控製課程。這門課程主要是講授係統辨識的常用經典方法，並使用經典的教材，例如Ljung[1,2]。該課程著重介紹瞭參考模型自適應控製的常用方法以及基於Lyapunov技術的非綫性自適應控製方法。然而，這些理論已不再適用於當前的工程實踐。因此，在本人的研究工作以及研究生課程的重點內容中進行瞭相應調整，增加瞭自適應信號處理的內容，並融閤瞭基於最小方均（LMS）算法的自適應信道均衡和迴聲消除的內容。同時，課程名稱也相應地從“自適應控製”變為“自適應與學習係統”。本人的研究工作仍主要集中於係統辨識和非綫性自適應控製在機器人方麵的應用。然而，直到21世紀初，纔開始與機器人團隊開展閤作。目前，已能夠利用常用的機器人套件和低成本的微控製器來構建可協同工作的若乾個機器人。這使得“自適應與學習係統” 的研究生課程內容再次發生變化：減少瞭基於Lyapunov技術的非綫性自適應控製方麵的理論知識，取而代之的是有關強化學習的思想。這是一個全新的應用領域，機器人團隊必須要學會相互協作和競爭。
目前，研究生課程主要是集中於采用基於遞歸最小二乘（RLS）算法的係統辨識、基於參考模型的自適應控製（仍然采用Lyapunov技術）、基於LMS算法的自適應信號處理以及基於Q學習算法的強化學習。本書的前兩章簡要介紹瞭上述思想，但也足以說明這些學習算法之間的聯係，以及它們之間的相同之處和不同之處。與這些內容相關的其他材料可詳見文獻[24]。
由此，進一步的研究工作開始著重於機器人團隊如何學習以實現相互閤作。這些研究工作用於驗證機器人在閤作搜索和救援以確保重要設施和邊界區域安全方麵的應用。同時，也逐步開始關注強化學習和多智能體強化學習的研究。這些機器人就是具有學習能力的智能體。孩子們是如何學習玩捉人遊戲的？人們是如何練習踢足球的？以及在追捕罪犯的過程中警察是如何協作的？應該采用什麼樣的策略？如何製定這些策略？當和一群新朋友玩足球時，如何能夠快速評估每個人的能力，並在比賽中采用特殊策略呢？
隨著研究團隊開始緻力於深入研究多智能體機器學習和博弈理論，逐漸發現盡管已有很多相關論文發錶，但並不集中也不夠全麵。雖然已有一些綜述性文章[5]，但均未能充分說明這些不同方法的具體細節。本書旨在嚮讀者介紹一種特殊形式的機器學習。全書主要是關於多智能體機器學習，同時也包括一般學習算法的核心內容。學習算法的形式各不相同，然而往往都具有相似方法。在此，將著重比較這些方法的相同和不同之處。
本書的主要內容是基於本人的研究工作，以及過去10年裏所指導下的博士生、碩士生的研究工作。在此，特彆感謝Sidney Givigi教授。Givigi教授為本書第6章中所介紹的主要思路和算法提供瞭堅實基礎。另外，本書中還包含瞭Xiaosong（Eric）Lu博士的研究成果。其中，關於疆土守衛部分的內容主要來源於其博士論文。同時，還有一些研究生也為本書做齣瞭貢獻，他們是Badr Al Faiya、Mostafa Awheda、Pascal De BeckCourcelle和Sameh Desouky。如果沒有研究小組中學生們的辛勤工作，本書是不可能完成的。
原 書 前 言
Howard M.Schwartz
於加拿大渥太華
2013年9月

譯 者 序

“多智能體”——一般專指多智能體係統( Multi Agent System，MAS)或多智能體技術( Multi Agent Technology，MAT)。多智能體係統是分布式人工智能的一個重要分支，是20世紀末~ 21世紀初國際上人工智能的前沿學科。多智能體學習相關的研究領域已成為人工智能發展的熱點。
本書主要介紹瞭多智能體學習的相關內容，目的在於解決大型、復雜的現實問題，而解決這類問題已超齣瞭單個智能體的能力。研究者主要研究智能體之間的交互通信、協調閤作、衝突消解等方麵，強調多個智能體之間的緊密群體閤作，而非個體能力的自治和發揮，關於Lyapunov技術的非綫性自適應控製方麵的理論材料被減少，取而代之的是有關強化學習的思想。強化學習的目標是取得最大化的奬勵（迴報）。強化學習和非監督學習最有趣的部分就是奬勵的選擇，這是一個全新的發展迅速的應用領域。機器人團隊必須要學會共同工作和相互競爭。本書是一本專門介紹多智能體強化學習的著作。
本書中重點研究瞭雙人階段博弈和矩陣博弈問題。其中主要通過3個不同的博弈遊戲：猜硬幣、石頭一剪刀一布和囚徒睏境來進行闡述。這些都被稱為矩陣博弈(matrixgames)或階段博弈(stage games)的遊戲，因為在遊戲過程中沒有發生狀態轉移。本書沒有過於深入研究博弈論本身，而是專注於與這些遊戲相關的學習算法。另外，作者還結閤自己的教學實踐，探討瞭多機器人智能體的微分博弈問題，並通過“逃跑者一追捕者”博弈和“疆土防禦”博弈進行瞭深入討論。
需要指齣的是，書中矩陣、矢量為保持與原書一緻，並未使用黑斜體，請讀者注意。
本書第1~3章由譚勵翻譯，第4~6章由連曉峰翻譯，全書由連曉峰審校統稿，彭森、於嘉驥、李世明、李偉男、蔡有林、侯寶奇、竇超、張鵬、侯秀林、張欣、邵妍潔、張吉東、張丹瑤、趙辰等人也參與瞭部分內容的翻譯。
由於譯者的水平有限，書中不當或錯誤之處懇請各位業內專傢學者和廣大讀者不吝賜教。
譯者

《多智能體協作的進階之路：深度強化學習的革新》 一、引言：智能湧現的時代浪潮 我們正身處一個前所未有的智能時代。從自動駕駛汽車在復雜交通環境中安全穿梭，到機器人團隊協同完成精密作業，再到經濟市場中高頻交易算法的瞬息博弈，單一個體的智能已無法滿足日益增長的復雜係統需求。取而代之的是，多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS）正以前所未有的速度崛起，成為人工智能領域最活躍、最具挑戰性的前沿之一。在這個多智能體共存、交互、協作甚至競爭的動態環境中，如何讓個體智能匯聚成更強大的集體智慧，實現超越個體能力之和的“湧現式智能”，是擺在我們麵前的一道關鍵難題。 傳統的機器學習方法，無論多麼精巧，往往聚焦於個體或有限的幾個實體。然而，現實世界中的智能現象，無論是生物界的蟻群、鳥群，還是社會經濟領域的市場、交通，無一不體現著多主體間的復雜互動。理解並模擬這些互動，並從中學習齣有效的策略，正是多智能體機器學習的核心目標。而深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL），憑藉其強大的函數逼近能力和從經驗中學習最優決策序列的特性，為解決這一難題提供瞭革命性的工具。 本書《多智能體協作的進階之路：深度強化學習的革新》並非對單一技術或算法的羅列，而是旨在深入剖析多智能體係統中學習與決策的本質，並重點聚焦於如何利用深度強化學習的強大能力，來應對多智能體協作中特有的挑戰。我們將帶領讀者穿越理論的迷霧，抵達實踐的彼岸，理解為何深度強化學習在多智能體領域能夠激發齣如此驚人的潛力，並探討其在各個前沿領域的應用前景。 二、多智能體係統的復雜性：超越個體認知的藩籬 在深入探究深度強化學習的應用之前，理解多智能體係統固有的復雜性至關重要。相較於單智能體強化學習，多智能體環境引入瞭一係列全新的挑戰，這些挑戰使得問題的難度呈指數級增長： 1. 非平穩性（Non-stationarity）： 在單智能體強化學習中，環境通常被認為是靜態的，或者其變化是可預測的。但在多智能體環境中，每個智能體的策略都在不斷變化，這使得其他智能體所觀察到的環境模型也隨之變化。也就是說，對於一個智能體來說，它所處的“環境”並不是固定的，而是由其他智能體共同塑造和改變的。這種動態變化的環境使得智能體難以學習到穩定的最優策略，因為它的“最優”策略可能因為其他智能體的學習而失效。 2. 觀測到的部分可觀察性（Partially Observable）： 在許多現實世界的場景中，每個智能體都無法完全獲知全局狀態信息。它們隻能通過自身的傳感器獲取局部觀察，而其他智能體的狀態、意圖、以及全局的完整信息往往是隱藏的。這種“部分可觀察性”要求智能體必須能夠在不確定性下進行推理和決策，甚至需要通過自身的行為來推斷其他智能體的狀態。 3. 狀態空間與動作空間的爆炸： 即使智能體的數量不多，但當每個智能體都有自己的狀態和動作空間時，整個係統的聯閤狀態空間和聯閤動作空間會以指數級的速度增長。例如，如果存在N個智能體，每個智能體有S個狀態和A個動作，那麼整個係統的狀態空間大小將是$S^N$，動作空間大小將是$A^N$。傳統的基於錶格的方法（如Q-learning）在這種情況下將變得不可行。 4. 信用分配問題（Credit Assignment）： 當一個多智能體係統獲得整體奬勵時，很難將這份奬勵精確地歸因於係統中每一個智能體的具體行為。特彆是當智能體之間的交互是稀疏的，或者奬勵是延遲的，那麼判斷哪些智能體的貢獻最大，哪些行為是導緻好結果的關鍵，就變得尤為睏難。這就像在一個團隊項目中，當項目成功時，如何公平地分配功勞，並指導未來如何做得更好，需要復雜的分析。 5. 協調與博弈（Coordination and Game Theory）： 多智能體係統可能需要進行協作以達成共同目標，也可能需要進行競爭或博弈以爭取自身利益。在協作場景下，智能體需要學習如何有效地溝通、分配任務、同步行動。而在博弈場景下，智能體需要預測對手的策略，並作齣最優的反應，這涉及到博弈論中的概念，如納什均衡。如何在這兩種模式下進行學習和決策，是多智能體係統設計的核心。 三、深度強化學習：賦能多智能體協作的新範式 深度強化學習（DRL）的齣現，為上述多智能體係統的復雜性提供瞭強有力的解決方案。DRL通過將深度神經網絡（DNN）的強大特徵提取和函數逼近能力與強化學習的決策框架相結閤，使得智能體能夠從高維度的感知數據中學習到復雜的策略。在多智能體領域，DRL更是展現齣瞭其獨特的優勢： 1. 處理高維輸入： 深度神經網絡能夠直接處理原始的感知數據，如圖像、傳感器讀數等，並從中提取有用的狀態錶示。這極大地簡化瞭智能體對復雜環境的建模過程，使得智能體能夠直接從視覺甚至聽覺信息中學習。 2. 函數逼近能力： 神經網絡可以作為價值函數或策略函數的強大函數逼近器，用於近似那些在復雜環境中難以精確計算的函數。這對於處理高維狀態和動作空間至關重要，避免瞭傳統方法中的狀態空間爆炸問題。 3. 策略學習的泛化性： DRL算法能夠學習到能夠泛化到未見過狀態的策略。這意味著智能體在訓練過程中遇到的場景，可以在部署時處理更多樣化、更復雜的情況。 4. 端到端的學習： DRL允許從原始輸入到最終動作進行端到端的學習，無需預先設計復雜的特徵提取器或規則。這大大縮短瞭開發周期，並可能發現人類難以預料的優化策略。 四、深度強化學習在多智能體係統中的核心進階方法 為瞭應對多智能體係統特有的挑戰，深度強化學習領域發展齣瞭一係列創新的算法和框架。本書將重點探索以下幾個關鍵方嚮，它們共同構成瞭多智能體深度強化學習的基石： 1. 聯閤動作-價值學習（Joint Action-Value Learning）： 中心化訓練，去中心化執行（Centralized Training with Decentralized Execution, CTDE）： 這是當前多智能體DRL領域最主流的範式之一。在訓練階段，一個中心化的Critic（評價者）可以訪問所有智能體的狀態、動作和奬勵信息，從而能夠更準確地評估聯閤動作的價值，並為各個智能體的Actor（執行者）提供更優的指導。而在執行階段，每個智能體則獨立地根據其自身的觀察和學習到的策略進行決策，無需與其他智能體實時通信。這種方式巧妙地解決瞭訓練中的信息獲取和執行中的獨立性需求。 多智能體深度Q網絡（MADQN）： 擴展瞭單智能體DQN，嘗試學習聯閤動作價值函數。但直接學習聯閤動作價值函數會導緻維度爆炸，因此需要更高效的錶示方法。 多智能體深度策略梯度（MADDPG）： 針對連續動作空間，MADDPG在CTDE框架下，為每個智能體設計瞭獨立的Actor和Critic。中心化的Critic利用所有智能體的信息來指導去中心化的Actor進行學習。 2. 中心化 Critic 的巧妙設計： 信息融閤機製： 如何有效地將來自不同智能體的信息融閤到中心化Critic中，是提升學習效率的關鍵。這可能涉及到注意力機製（Attention Mechanism）、圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）等，使得Critic能夠根據智能體之間的關係和重要性來動態地分配信息權重。 狀態錶示的共享與獨立： Critic可以學習一個聯閤狀態錶示，也可以為每個智能體學習其獨立的錶徵，並結閤全局信息進行評估。如何平衡全局與局部的視角，對Critic的設計提齣瞭挑戰。 3. 去中心化學習的魯棒性： 通信機製的學習： 在去中心化執行階段，智能體之間可能需要進行通信來協調行動。深度強化學習可以被用來學習最優的通信協議，即智能體應該何時、嚮誰、發送什麼信息。例如，博弈論中的通信模型，或者基於注意力機製的消息傳遞。 博弈論與強化學習的結閤： 針對多智能體之間的競爭或混閤博弈場景，可以藉鑒博弈論的理論，例如學習納什均衡，或者設計能夠應對不確定對手策略的算法。 元學習（Meta-Learning）在多智能體中的應用： 訓練智能體在麵對新任務或新隊友時，能夠快速適應和學習，展現齣更強的泛化能力。 4. 對非平穩性的應對： 元學習與經驗迴放的改進： 訓練智能體對環境的動態變化保持敏感，並能夠快速調整策略。 基於模型的強化學習： 嘗試學習環境的動態模型，以便更好地預測其他智能體的行為，並作齣前瞻性的決策。 五、應用場景的拓展：從模擬世界到現實世界 本書的重點不僅僅在於算法的理論推導，更在於展示深度強化學習在多智能體協作領域的強大應用潛力。我們將深入探討這些技術如何在以下關鍵領域催生變革： 自主交通係統： 城市交通的自動駕駛車輛協同，實現交通流量優化，減少擁堵和事故。 機器人協作： 倉庫自動化、工業製造中的機器人集群協同，完成復雜的組裝、搬運任務。 智能電網管理： 多個分布式能源單元的協調控製，實現能源的高效利用和分配。 遊戲 AI： 在多人在綫競技遊戲（MOBA）、策略遊戲等場景中，訓練齣高度協作或競爭的智能體，展現齣超越人類的策略水平。 金融交易： 多個高頻交易算法的協同或競爭，在瞬息萬變的金融市場中獲取優勢。 通信網絡優化： 智能體的動態資源分配和路徑選擇，提升網絡吞吐量和穩定性。 科學研究： 例如，在蛋白質摺疊、藥物發現等復雜科學問題中，通過多智能體模擬和學習來加速探索過程。 六、結論：擁抱湧現的智能未來 《多智能體協作的進階之路：深度強化學習的革新》緻力於為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解深度強化學習如何賦能多智能體係統的協作與智能湧現。我們相信，通過掌握這些前沿的理論與方法，未來的研究者和實踐者將能夠構建齣更智能、更自主、更強大的多智能體係統，從而應對日益增長的復雜世界帶來的挑戰。這不僅是一場技術的革新，更是邁嚮一個更加智能、更加互聯的未來的關鍵一步。

評分☆☆☆☆☆

讀到“多智能體機器學習”這個書名，我的腦海裏立刻浮現齣無數個虛擬的“小傢夥”在數字世界裏碰撞、學習、進化的畫麵。它們不再是孤軍奮戰的個體，而是構成一個復雜網絡的成員，每一個體的決策都會影響到其他個體，甚至是整個網絡的走嚮。我迫切地想知道，這本書會以什麼樣的視角來描繪這個“多智能體”的世界？是著重於它們之間是如何溝通、傳遞信息，從而實現信息共享和協同決策的？還是更側重於它們如何在競爭與閤作的博弈中，不斷優化自身的策略，以達到個體或集體的最優解？書中對“機器學習”的側重點是什麼？是更偏嚮於統計學習的嚴謹性，還是更側重於深度學習的強大擬閤能力？我尤其好奇，書中是否會探討如何評估和衡量多智能體係統的學習效果，比如，是僅僅關注最終的奬勵總和，還是會考量係統的魯棒性、公平性，甚至是學習過程的效率？在現實應用中，例如無人機群的協同偵察，或是智能電網的負載均衡，都需要解決復雜的交互與協調問題，這本書能否為這些實際應用提供理論指導和技術啓示，是我非常關注的一點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《多智能體機器學習：強化學習方法》，像一扇門，打開瞭我對未來智能係統無限的想象。我好奇的是，書中是否會從“機器學習”的視角，深入剖析多智能體係統是如何在交互中學習，它們是獨立學習後進行信息融閤，還是存在某種形式的集體學習機製？“強化學習方法”的側重點又會在哪裏？是會重點介紹那些能夠處理高維度狀態空間和復雜策略的模型，比如深度強化學習的變種？亦或是會探討一些更偏嚮理論的算法，如基於值迭代、策略迭代的擴展？我尤其想知道，書中會如何處理智能體之間的“湧現”行為，也就是說，個體智能體的簡單規則如何組閤成復雜的全局智能？例如，在交通流量控製中，每個車輛的簡單決策如何影響整個城市的交通效率？書中是否會提供一些分析和預測這些湧現行為的工具或框架？此外，在現實世界的應用中，例如智能電網的負荷預測與調度，或者物流係統的路徑優化，都麵臨著海量數據和動態變化的環境。這本書是否能夠為解決這些實際挑戰提供清晰的理論支撐和可操作的算法，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名直截瞭當，引人遐想。多智能體機器學習，這個領域本身就充滿瞭挑戰與機遇。想象一下，一群智能體如何在復雜的交互環境中學習，它們是互相協作，共同達成目標？還是彼此競爭，為瞭生存而鬥爭？而強化學習，作為一種強大的學習範式，如何被應用於解決這些多智能體係統中的難題，更是讓人期待。我尤其好奇書中會如何闡述智能體之間協調學習的機製，是基於共享奬勵、個體奬勵的權衡，還是某種更精妙的博弈論策略？在現實世界中，這樣的係統無處不在，從自動駕駛車隊的協同，到金融市場的交易機器人，再到復雜的機器人協同作業，它們的有效運行都離不開智能體間的學習與決策。書中是否會深入探討如何設計有效的奬勵函數，使得智能體在追求自身利益的同時，又能促進整個係統的最優？亦或是如何處理因局部信息不完全導緻的“馬爾可夫性”破壞問題？智能體數量的增加，以及它們之間交互的復雜性，無疑會帶來指數級的狀態空間增長，如何在大規模係統中實現高效且魯棒的學習，將是本書的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

關於“強化學習方法”這個副標題，我預設瞭書中會著重於那些最前沿、最具代錶性的強化學習算法及其在多智能體場景下的創新應用。我猜想，書中很可能會對經典的Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)等單智能體強化學習算法進行迴顧，並重點講解如何將其擴展或改造以適應多智能體環境，例如，是不是會介紹像MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 這樣能夠處理非平穩環境的算法？抑或是在協同任務中，會探討如何利用共享記憶、集中式訓練-分布式執行(CTDE)等技術來緩解智能體間依賴帶來的挑戰？我特彆感興趣的是，書中會如何處理因智能體數量變化、環境動態性強、以及信息不對稱等帶來的學習難題。例如，當智能體的數量不是固定的，或者它們的行為模式會隨著時間推移而改變時，強化學習算法的收斂性和穩定性將麵臨嚴峻考驗。書中是否會提供一些應對策略，比如引入元學習、遷移學習，或者使用更具適應性的模型結構？我非常期待書中能夠給齣一些清晰的理論框架和實用的算法細節，幫助我理解和掌握在復雜多智能體環境中訓練智能體的方法。

評分☆☆☆☆☆

“強化學習方法”這個關鍵詞，讓我聯想到那些在虛擬遊戲中不斷嘗試、從錯誤中學習，最終變得越來越強大的智能體。當這個概念被應用到“多智能體”的場景時，其復雜性無疑呈幾何級增長。我設想，書中可能會深入剖析，當多個智能體同時進行強化學習時，它們之間“非平穩”的學習環境是如何産生的，以及如何剋服這種環境的不確定性。例如，一個智能體的策略更新，可能會改變另一個智能體所觀察到的環境動態，這使得傳統的單智能體強化學習算法失效。我希望書中能夠詳細介紹一些專門針對多智能體強化學習的算法，比如，是否會討論基於博弈論的方法，將多智能體係統看作一個博弈過程？抑或是會探討一些用於處理通信或協調機製的設計？此外，在實際應用中，很多多智能體問題都存在狀態空間巨大、動作空間離散或連續等特點，書中是否會提供一些有效的近似方法，例如，如何利用深度學習來學習價值函數或策略函數？我更關心的是，這本書能否提供一些關於如何在真實世界環境中部署和訓練多智能體強化學習係統的實用建議，例如，如何進行有效的探索，如何處理數據稀疏問題，以及如何保證學習的安全性與可解釋性。

評分☆☆☆☆☆

送貨速度很快，這本書還是比較經典的，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

最近準備入門強化學習，這方麵中文資料不多！還沒細看！先給個好評

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送貨速度快，産品質量好。

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還沒看，送貨非常快。

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《基於視覺的自主機器人導航》可作為從事機器人研究，尤其是移動機器人方麵的研究人員的參考書，也可作為高等院校自動化、計算機等相關專業研究生以及教師的參考用書。

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好書，專業前沿，值得學習！