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什么是:马尔可夫博弈

什么是:马尔可夫博弈

马尔可夫博弈(Markov Game),也被称为随机博弈(Stochastic Game),是马尔可夫决策过程(MDP)在多智能体环境下的扩展。它描述了多个智能体在一个环境中相互作用的动态过程,每个智能体的决策不仅取决于当前环境状态,还会影响其他智能体的决策以及环境的后续状态。

马尔可夫博弈由以下几个关键要素组成:

  1. 智能体集合:包含多个智能体,每个智能体都有自己的目标和决策能力。
  2. 状态空间:环境所有可能的状态集合。
  3. 动作空间:每个智能体在每个状态下可以采取的动作集合。
  4. 转移概率:描述在当前状态下,所有智能体采取各自动作后,环境转移到下一个状态的概率。
  5. 奖励函数:每个智能体在每个状态下采取动作后所获得的奖励,奖励通常与状态、动作以及其他智能体的行为有关。

原理举例:多机器人足球比赛

场景描述

假设有两支机器人足球队进行比赛,每支队伍有多个机器人(智能体)。

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