基本信息

---

下载

文档摘要

---

启发式强化学习在随机博弈求解中的创新与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化和智能化飞速发展的时代，多智能体系统在各个领域的应用日益广泛，从自动驾驶汽车的协同行驶、智能电网的分布式能源管理，到机器人协作完成复杂任务、金融市场的交易决策等，这些系统中的智能体需要在动态变化且充满不确定性的环境中相互交互并做出决策。随机博弈作为描述多智能体交互的核心数学模型，为研究多智能体学习、博弈与最优决策奠定了坚实的理论框架。

随机博弈是一种由多个参与者进行的具有状态转移概率的动态博弈过程。在每一轮博弈中，各个参与者基于自身利益和对环境的认知独立地决定自己的策略，根据当前状态与所采取的动作获得本