Odborné vysvětlení: Multi-agentní posilované učení se zabývá scénáři, kde více agentů interaguje v sdíleném prostředí. Zahrnuje koordinaci, spolupráci nebo soutěž mezi agenty. Využívá techniky jako decentralizované učení, centralizovaný trénink s decentralizovaným prováděním a komunikační protokoly mezi agenty. Cílem je vyvinout strategie pro efektivní kolektivní chování v komplexních, dynamických systémech s více účastníky.
Vysvětlení pro laiky: Multi-agentní posilované učení je jako učit skupinu robotů spolupracovat nebo soutěžit při plnění úkolů. Představte si tým fotbalových robotů – každý se musí naučit nejen jak kopat do míče, ale také jak spolupracovat s ostatními, předvídat jejich pohyby a reagovat na protihráče. Počítače se učí, jak fungovat v prostředí, kde je více “hráčů”, kteří se navzájem ovlivňují, což je podobné mnoha situacím v reálném světě, kde musíme pracovat s ostatními lidmi.
Multi-agent Reinforcement Learning deals with scenarios where multiple agents interact in a shared environment. It involves coordination, cooperation, or competition among agents. It uses techniques such as decentralized learning, centralized training with decentralized execution, and communication protocols between agents. The goal is to develop strategies for effective collective behavior in complex, dynamic systems with multiple participants.
