强化学习在机器博弈上的应用综述

摘要：

人工智能是未来科技发展的必然趋势,将会对世界产生巨大的影响,而机器博弈更是人工智能研究的热点内容.目前,解决机器博弈问题最先进的算法都来源于强化学习.强化学习是机器学习最重要的方法之一,主要用来解决决策问题.它具有接近人类思维的学习机制,通过试错的方式同环境发生交互,累积最大奖赏并得到最优策略.博弈具有多种多样的形式,内容也十分广泛,根据不同的标准会产生不同的分类,可以将其分为完全信息博弈和非完全信息博弈,但它们都可以通过强化学习进行解决.

关键词：强化学习;机器博弈;非完全信息博弈;围棋;德州扑克;DOTA2

所属期刊栏目：28

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61304079,61673054,61722312,61873300

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1998-2004