Python的强化学习框架：深入解析Ray RLlib在多智能体系统中的应用 大家好，今天我们来深入探讨如何利用Python的强化学习框架Ray RLlib，尤其是在多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）中的应用。强化学习（Reinforcement Learning, RL）近年来在游戏、机器人、控制等领域取得了显著的成果，而多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）则更具挑战性，但也更贴近现实世界的复杂场景。 Ray RLlib作为一个高性能、可扩展的强化学习库，为我们提供了强大的工具来解决MARL问题。 1. 强化学习基础回顾 在深入MARL之前，我们先简单回顾一下单智能体强化学习的基本概念。 强化学习的核心在于智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，学习如何最大化累积奖励（Reward）。 智能体在每个时间步观察环境的状态（State），并根据策略（Policy）选择一个动作（Action）。 环境收到动作后，会转移到新的状态，并给智能体一个奖励。 智能体的目标是学习一个最优 …
RLlib：构建复杂多智能体强化学习系统
好的，让我们开始这场关于RLlib的探险之旅，一起揭秘如何用它来构建那些令人头皮发麻的复杂多智能体强化学习系统！ 讲座题目：RLlib：驯服多智能体强化学习的野兽 引言：欢迎来到多智能体丛林！ 各位观众，欢迎来到今天的RLlib探险之旅！想象一下，强化学习的世界就像一片广袤的丛林，而多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）则是丛林中最危险、最难以捉摸的野兽。它涉及多个智能体，它们相互影响，共同塑造着环境，这使得学习过程变得异常复杂。 但是，不要怕！今天，我们将使用一种神奇的工具——RLlib，来驯服这只野兽，让它为我们所用。RLlib是一个由Ray项目支持的开源强化学习库，它旨在简化和扩展强化学习算法的开发和应用。 第一部分：认识我们的工具箱——RLlib的核心概念 在深入丛林之前，我们需要先熟悉一下我们的工具。RLlib提供了一系列强大的工具，帮助我们构建和训练多智能体系统。 环境（Environment）： 这是智能体们生存和互动的世界。它可以是一个简单的游戏，也可以是一个复杂的模拟环境，例如交通网络或资源分配系统。 在R …