什么是多智能体强化学习?

什么是多智能体强化学习?

强化学习中的内在动机是指使主体能够在没有外部奖励的情况下探索其环境并有效学习的内部驱动力。与依赖外部激励或反馈来指导行为的外在动机不同,内在动机鼓励主体与其周围环境接触,以获得学习或发现新状态和行动的内在满足感。这个概念在外部奖励稀疏、延迟或难以定义的场景中特别有用。

强化学习中内在动机的一个常见例子是好奇心驱动的探索的实现。在此设置中,代理旨在寻找其环境中的新颖性或不确定性。例如,考虑一个机器人探索一个新的房间。代替仅接收用于完成特定任务的奖励,机器人可以接收用于发现房间的新区域或与不熟悉的对象交互的内在奖励。这鼓励它更彻底地探索,从而更深入地了解其环境并提高任务的整体性能。

内在动机的另一个方面是技能获取的想法。RL代理可以被编程为随着时间的推移改进其策略,奖励自己磨练特定技能或优化其策略。例如,在像国际象棋这样的游戏中,代理人可能有内在的动机去实践不同的开局策略,不仅是为了获胜,而且是为了增强对游戏的理解。通过专注于掌握技能,代理可以变得更加熟练和灵活,适应以后可能遇到的各种情况。总之,内在动机培养了一种更具探索性和适应性的学习方法,增强了智能体驾驭复杂环境的能力。

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