90s解读AI | 自动化所黄凯奇团队: 分布式深度强化学习-综述与多玩家多智能体学习工具箱

随着AlphaGo的突破，深度强化学习已成为解决序列决策问题的一项公认技术。尽管深度强化学习声名远扬，由于其试错学习机制存在样本低效率问题，这项技术难以得到广泛应用。目前已经开发了许多用于高样本效率的深度强化学习方法，例如通过环境建模、经验迁移和分布式学习等。其中，分布式深度强化学习在诸多领域中展现出了巨大的潜力，如人机博弈和智能交通等。中国科学院自动化研究所黄凯奇研究员团队总结了这一领域的发展现状，比较了经典的分布式深度强化学习方法并梳理了实现高效分布式学习的重要组成部分，包括从单玩家单智能体分布式深度强化学习到最复杂的多玩家多智能体分布式深度强化学习。此外，文章还回顾了近期发布的工具箱，这些工具箱可以帮助实现分布式深度强化学习，而不需要对它们的非分布式版本进行太多修改。通过分析其优势与劣势，团队开发并发布了一个多玩家多智能体分布式深度强化学习工具箱，并在Wargame这一拥有复杂环境的游戏中进行了验证，证明了该工具箱在复杂游戏环境中的多玩家多智能体分布式深度强化学习能力。最后，文章尝试指出其面临的挑战及未来发展趋势，希望本文的简要综述能够为对分布式深度强化学习感兴趣的研究人员提供指导或启发。相关成果已发表于《机器智能研究(英文)》2024年第3期中。

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自动化所黄凯奇团队 | 分布式深度强化学习：综述与多玩家多智能体学习工具箱

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Distributed Deep Reinforcement Learning: A Survey and a Multi-player Multi-agent Learning Toolbox

Qiyue Yin, Tongtong Yu, Shengqi Shen, Jun Yang, Meijing Zhao, Wancheng Ni, Kaiqi Huang, Bin Liang & Liang Wang

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1454-4

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1454-4