控制理论与应用

作者：吕梦欣,石宗英,钟宜生

单位：清华大学自动化系,清华大学自动化系,清华大学自动化系

关键词：强化学习;微分博弈;多智能体系统;最优控制

基金：国家自然科学基金项目(U24B20173,62573016),国家重点研发计划项目(2020YFF0400100)资助.

微分博弈是一种研究对抗环境下多智能体系统决策问题的方法,在经济、工程等领域都有着广泛的应用前景. 然而当问题建模接近真实场景时,微分博弈的理论求解面临诸多困难.近年来,随着人工智能技术的快速发展,多智能体深度强化学习方法的研究取得了瞩目突破,为解决微分博弈所面临的挑战提供了新的思路.本文首先对这二者各自的原理、发展现状进行了梳理;之后详细介绍应用于微分博弈的强化学习算法,并根据微分博弈问题类别和网络模型进行细分,总结目前研究对传统方法所面临困难的解决情况;最后,对微分博弈与多智能体强化学习的发展现状进行分析,给出未来可能的研究方向.

来源：2025年第11期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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