CAJ | 학술논문

强化学习是Agent通过试错与环境交互改进动作策略，单Agent强化学习能够进行自学习和在线学习，单Agent的知识和资源是有限的，多个Agent强化学习是求解复杂问题的有效途径。多Agent系统比单Agent具有更强的问题求解能力，但多Agent的参与又增加了问题的复杂性。本文分析了多Agent强化学习方法的研究现状，总结了目前存在的主要问题及其解决方法，最后介绍了多Agent技术在实际问题中的部分应用。
강화학습시Agent통과시착여배경교호개진동작책략，단Agent강화학습능구진행자학습화재선학습，단Agent적지식화자원시유한적，다개Agent강화학습시구해복잡문제적유효도경。다Agent계통비단Agent구유경강적문제구해능력，단다Agent적삼여우증가료문제적복잡성。본문분석료다Agent강화학습방법적연구현상，총결료목전존재적주요문제급기해결방법，최후개소료다Agent기술재실제문제중적부분응용。