マルチエージェント強化学習

-マルチエージェント強化学習とは？- マルチエージェント強化学習（MARL）は、複数のエージェントが相互作用する環境で、共同で最適な行動を学習する強化学習手法の一種です。各エージェントは自分の行動だけでなく、他のエージェントの行動も考慮しながら、環境とやり取りします。これにより、エージェントは協調したり、競争したりして、共有された目標を達成することを学びます。 MARLは、自己運転車やロボット制御などの動的なマルチエージェント環境での意思決定問題を解決するために使用されています。エージェントは、環境内の他のエージェントの動作を予測し、それらに応答する方法を学習することで、より効果的な行動をとることができます。また、MARLは、歩行、マニピュレーション、コミュニケーションなどの複雑なタスクを学習するのに役立てられています。