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第489章 互动博弈以及人工智能的应用（第4页）
learning，
rl）与博弈
（1）
单智能体
rl
vs.
多智能体
rl（marl）
?传统强化学习（如
alphago）通常只考虑一个智能体在固定环境中的学习问题。
?**多智能体强化学习（marl）**引入博弈论思想，让多个
ai
代理在互动环境中优化策略，如
openai
的
dota
2
ai
或
deepmind
的
alphastar（星际争霸
ai）。
（2）
典型博弈策略学习
?零和博弈（zero-sum
game）：
?例如棋类
ai（围棋、国际象棋、德州扑克
ai）使用**对抗性强化学习（adversarial
rl）**优化策略，使自己获胜的概率最大。
?非零和博弈（non-zero-sum
game）：
?例如
ai
在共享经济（如
uber、滴滴司机动态定价）中学习如何平衡竞争和合作，优化收益。
（3）
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大豪门
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