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多智能體強化學(xué)習(xí)入門（六）——MFMARL算法（Mean Field Multi-Agent RL）
多智能體強化學(xué)習(xí)算法MFMARL（Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning）由倫敦大學(xué)學(xué)院教授汪軍提出。該算法主要針對大規(guī)模多智能體強化學(xué)習(xí)問題，通過引入平均場論的思想，簡化智能體數(shù)量帶來的模型空間增大問題。MFMARL算法的實現(xiàn)包括兩個主要部分：MF-Q與MF-AC，是對Q-learning和AC算法的改進。理論證明表明，該算法能夠收斂到納什均衡點，適用于競爭或合作環(huán)境。MFMARL結(jié)合平均場論，簡化了智能體間的交互作用，同時保持了部分關(guān)鍵交互。在每個智能體只關(guān)注鄰居智能體的策略和動作的情況下，算法通過迭代更新實現(xiàn)策略優(yōu)化。算法通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合Q函數(shù)，與DQN和AC算法結(jié)合，提供MF-Q與MF-AC兩種實現(xiàn)方式。理論證明了算法的收斂性，并提供了收斂到納什均衡策略的路徑。盡管MFMARL并非完全分布式的算法，它在大規(guī)模智能體數(shù)量的場景下展現(xiàn)出高效性，提供了解決大規(guī)模多智能體強化學(xué)習(xí)問題的有效途徑。
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