开发AI Agent的多智能体协作学习系统

关键词：AI Agent、多智能体协作学习、强化学习、分布式系统、通信协议、环境建模、协作策略

摘要：本文围绕开发AI Agent的多智能体协作学习系统展开深入探讨。首先介绍了该系统开发的背景、目的、预期读者和文档结构，解释了相关术语。接着阐述了核心概念及其联系，包括多智能体协作学习的原理和架构，并通过Mermaid流程图进行可视化展示。详细讲解了核心算法原理，使用Python代码进行具体实现，同时给出了数学模型和公式并举例说明。通过项目实战，展示了开发环境搭建、源代码实现及代码解读。分析了该系统的实际应用场景，推荐了学习资源、开发工具框架和相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，提供了常见问题解答和扩展阅读参考资料，旨在为开发者全面深入地理解和开发多智能体协作学习系统提供指导。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

在当今人工智能快速发展的时代，单智能体系统在面对复杂任务时往往存在局限性。多智能体协作学习系统旨在让多个AI Agent通过协作来完成单个智能体难以完成的复杂任务，提高任务执行的效率和质量。本系统开发的目的是构建一个通用的多智能体协作学习框架，适用于多种不同的应用场景，如机器人协作、自动驾驶、游戏竞技等。其范围涵盖了从智能体的设计、通信机制的建立、协作策略的制定到系统的整体优化等多个方面。

1.2 预期读者

本文的预期读者包括人工智能领域的研究人员、开发者、学生以及对多智能体系统感兴趣的技术爱好者。对于研究人员，本文可以提供新的研究思路和方法；对于开发者，能够帮助他们在实际项目中实现多智能体协作学习系统；对于学生，有助于他们深入理解多智能体系统的原理和开发过程；对于技术爱好者，可以作为了解该领域的入门资料。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍核心概念与联系，包括多智能体协作学习的基本原理和架构；接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，并给出Python代码实现；然后介绍数学模型和公式，并通过举例进行说明；通过项目实战展示系统的开发过程，包括开发环境搭建、源代码实现和代码解读；分析系统的实际应用场景；推荐相关的学习资源、开发工具框架和论文著作；最后总结未来发展趋势与挑战，提供常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• AI Agent：人工智能智能体，是一种能够感知环境、做出决策并采取行动的自主实体。
• 多智能体协作学习：多个AI Agent通过相互协作和学习来完成共同任务的过程。
• 强化学习：一种机器学习方法，智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略。
• 分布式系统：由多个独立的计算节点组成的系统，节点之间通过网络进行通信和协作。
• 通信协议：智能体之间进行信息交换时遵循的规则和标准。

1.4.2 相关概念解释

• 环境建模：对智能体所处的环境进行抽象和描述，以便智能体能够理解环境并做出决策。
• 协作策略：智能体之间为了实现共同目标而采取的协作方式和方法。
• 联合行动：多个智能体同时采取的行动组合。
• 奖励分配：将环境给予的奖励合理地分配给各个智能体的过程。

1.4.3 缩略词列表

• RL：Reinforcement Learning（强化学习）
• MARL：Multi-Agent Reinforcement Learning（多智能体强化学习）
• MDP：Markov Decision Process（马尔可夫决策过程）
• POMDP：Partially Observable Markov Decision Process（部分可观测马尔可夫决策过程）

2. 核心概念与联系

核心概念原理

多智能体协作学习系统的核心在于多个AI Agent之间的协作和学习。每个智能体都有自己的感知能力、决策能力和行动能力，它们通过与环境进行交互和相互通信来完成共同的任务。在这个过程中，智能体需要不断地学习和调整自己的策略，以适应环境的变化和其他智能体的行为。

强化学习是多智能体协作学习中常用的方法之一。在强化学习中，智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略。在多智能体系统中，每个智能体的奖励不仅取决于自己的行动，还可能受到其他智能体行动的影响。因此，智能体需要考虑其他智能体的行为，通过协作来最大化整个系统的奖励。

架构的文本示意图

多智能体协作学习系统的架构主要包括以下几个部分：

• 智能体层：包含多个AI Agent，每个智能体负责感知环境、做出决策并采取行动。
• 通信层：负责智能体之间的信息交换，包括状态信息、行动信息和奖励信息等。
• 环境层：表示智能体所处的外部环境，智能体通过与环境进行交互来获取奖励。
• 学习层：负责智能体的学习过程，根据环境反馈的奖励信号来更新智能体的策略。

Mermaid流程图

该流程图展示了多智能体协作学习系统的基本架构。智能体层通过通信层与其他智能体进行信息交换，同时与环境层进行交互。学习层根据环境反馈的奖励信号来更新智能体的策略。

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

在多智能体协作学习中，常用的算法是多智能体强化学习（MARL）。多智能体强化学习是强化学习在多智能体系统中的扩展，它考虑了多个智能体之间的相互作用和协作。

一种常见的多智能体强化学习算法是基于Q学习的算法。Q学习是一种无模型的强化学习算法，它通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来表示在状态s下采取动作a的预期累积奖励。在多智能体系统中，每个智能体都有自己的Q函数，智能体根据自己的Q函数来选择最优动作。

具体操作步骤

以下是基于Q学习的多智能体协作学习算法的具体操作步骤：

1. 初始化：初始化每个智能体的Q函数和环境状态。
2. 循环执行以下步骤：
   • 每个智能体根据自己的Q函数选择动作。
   • 所有智能体同时执行选择的动作，环境根据智能体的联合行动更新状态，并给出奖励。
   • 每个智能体根据环境反馈的奖励和新的状态更新自己的Q函数。
3. 终止条件：达到预定的训练步数或满足特定的终止条件。

Python源代码实现

import numpy as np

# 定义智能体类
class Agent:
    def __init__(self, state_size, action_size, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.learning_rate = learning_rate
        self.discount_factor = discount_factor
        # 初始化Q函数
        self.q_table = np.zeros((state_size, action_size))

    def choose_action(self, state):
        # 选择最优动作
        action = np.argmax(self.q_table[state, :])
        return action

    def update_q_table(self, state, action, reward, next_state):
        # 更新Q函数
        max_q_next = np.max(self.q_table[next_state, :])
        self.q_table[state, action] += self.learning_rate * (reward + self.discount_factor * max_q_next - self.q_table[state, action])

# 定义环境类
class Environment:
    def __init__(self, state_size):
        self.state_size = state_size
        self.current_state = np.random.randint(0, state_size)

    def step(self, actions):
        # 环境根据智能体的联合行动更新状态，并给出奖励
        next_state = np.random.randint(0, self.state_size)
        reward = np.random.randint(-1, 2)
        return next_state, reward

# 多智能体协作学习主函数
def multi_agent_learning(num_agents, state_size, action_size, num_episodes):
    agents = [Agent(state_size, action_size) for _ in range(num_agents)]
    env = Environment(state_size)

    for episode in range(num_episodes):
        state = env.current_state
        actions = [agent.choose_action(state) for agent in agents]
        next_state, reward = env.step(actions)

        for agent in agents:
            agent.update_q_table(state, actions[agents.index(agent)], reward, next_state)

        env.current_state = next_state

    return agents

# 示例调用
num_agents = 2
state_size = 5
action_size = 3
num_episodes = 100

agents = multi_agent_learning(num_agents, state_size, action_size, num_episodes)

代码解释

• Agent类：表示一个智能体，包含Q函数的初始化、动作选择和Q函数更新等方法。
• Environment类：表示环境，包含环境状态的初始化和状态更新、奖励反馈等方法。
• multi_agent_learning函数：实现了多智能体协作学习的主循环，在每个回合中，智能体选择动作，环境更新状态并给出奖励，智能体更新自己的Q函数。

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型

在多智能体协作学习中，常用的数学模型是马尔可夫决策过程（MDP）和部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。

马尔可夫决策过程（MDP）

马尔可夫决策过程可以用一个五元组 $<S,A,P,R,\gamma >$ 来表示，其中：

• $S$ 是状态空间，表示环境的所有可能状态。
• $A$ 是动作空间，表示智能体可以采取的所有可能动作。
• $P(s^{\prime }|s,a)$ 是状态转移概率，表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 后转移到状态 $s^{\prime }$ 的概率。
• $R(s,a,s^{\prime })$ 是奖励函数，表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 后转移到状态 $s^{\prime }$ 所获得的奖励。
• $\gamma$ 是折扣因子，用于衡量未来奖励的重要性，取值范围为 $[0,1]$。

部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）

部分可观测马尔可夫决策过程是马尔可夫决策过程的扩展，它考虑了智能体对环境状态的部分可观测性。POMDP可以用一个七元组 $<S,A,P,R,\Omega ,O,\gamma >$ 来表示，其中：

• $\Omega$ 是观测空间，表示智能体可以获得的所有可能观测。
• $O(o|s,a,s^{\prime })$ 是观测概率，表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 后转移到状态 $s^{\prime }$ 时获得观测 $o$ 的概率。

公式

在Q学习中，Q函数的更新公式为：
$$Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha [R(s,a)+\gamma \underset{a^{\prime }}{\max }Q(s^{\prime },a^{\prime })-Q(s,a)]$$
其中：

• $Q(s,a)$ 表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 的Q值。
• $\alpha$ 是学习率，控制Q值更新的步长。
• $R(s,a)$ 是在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 所获得的奖励。
• $\gamma$ 是折扣因子，用于衡量未来奖励的重要性。
• $s^{\prime }$ 是采取动作 $a$ 后转移到的新状态。

详细讲解

Q学习的核心思想是通过不断地更新Q函数来逼近最优的动作价值函数。在每个时间步，智能体根据当前的Q函数选择动作，执行动作后环境给出奖励和新的状态，智能体根据更新公式更新Q函数。通过多次迭代，Q函数逐渐收敛到最优值，智能体也能够学习到最优策略。

举例说明

假设一个简单的多智能体系统，环境有3个状态 S = { s 1 , s 2 , s 3 } S = \{s_1, s_2, s_3\} S={s1​,s2​,s3​}，每个智能体有2个动作 A = { a 1 , a 2 } A = \{a_1, a_2\} A={a1​,a2​}。初始时，Q函数的值都为0。

在某一回合中，智能体1处于状态 $s_1$，选择动作 $a_1$，智能体2处于状态 $s_2$，选择动作 $a_2$。执行动作后，环境转移到状态 $s_3$，并给出奖励 $R=1$。

假设学习率 $\alpha =0.1$，折扣因子 $\gamma =0.9$。智能体1根据更新公式更新Q函数：
$$Q(s_1,a_1)\leftarrow Q(s_1,a_1)+0.1[1+0.9\underset{a^{\prime }}{\max }Q(s_3,a^{\prime })-Q(s_1,a_1)]$$
由于初始时 $Q(s_1,a_1)=0$，$Q(s_3,a^{\prime })=0$，则更新后的 $Q(s_1,a_1)=0.1$。

智能体2也按照同样的方式更新自己的Q函数。通过多次这样的迭代，智能体逐渐学习到最优策略。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

操作系统

可以选择常见的操作系统，如Windows、Linux或macOS。

编程语言和环境

使用Python作为开发语言，推荐使用Anaconda来管理Python环境。可以通过以下步骤安装Anaconda：

1. 访问Anaconda官方网站（https://www.anaconda.com/products/individual），下载适合自己操作系统的Anaconda安装包。
2. 运行安装包，按照提示完成安装。

安装必要的库

在Anaconda环境中，打开终端或命令提示符，使用以下命令安装必要的库：

pip install numpy

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个完整的多智能体协作学习系统的源代码示例：

import numpy as np

# 定义智能体类
class Agent:
    def __init__(self, state_size, action_size, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.learning_rate = learning_rate
        self.discount_factor = discount_factor
        # 初始化Q函数
        self.q_table = np.zeros((state_size, action_size))

    def choose_action(self, state):
        # 选择最优动作
        action = np.argmax(self.q_table[state, :])
        return action

    def update_q_table(self, state, action, reward, next_state):
        # 更新Q函数
        max_q_next = np.max(self.q_table[next_state, :])
        self.q_table[state, action] += self.learning_rate * (reward + self.discount_factor * max_q_next - self.q_table[state, action])

# 定义环境类
class Environment:
    def __init__(self, state_size):
        self.state_size = state_size
        self.current_state = np.random.randint(0, state_size)

    def step(self, actions):
        # 环境根据智能体的联合行动更新状态，并给出奖励
        next_state = np.random.randint(0, self.state_size)
        reward = np.random.randint(-1, 2)
        return next_state, reward

# 多智能体协作学习主函数
def multi_agent_learning(num_agents, state_size, action_size, num_episodes):
    agents = [Agent(state_size, action_size) for _ in range(num_agents)]
    env = Environment(state_size)

    for episode in range(num_episodes):
        state = env.current_state
        actions = [agent.choose_action(state) for agent in agents]
        next_state, reward = env.step(actions)

        for agent in agents:
            agent.update_q_table(state, actions[agents.index(agent)], reward, next_state)

        env.current_state = next_state

    return agents

# 示例调用
num_agents = 2
state_size = 5
action_size = 3
num_episodes = 100

agents = multi_agent_learning(num_agents, state_size, action_size, num_episodes)

# 输出每个智能体的Q函数
for i, agent in enumerate(agents):
    print(f"Agent {i} Q-table:")
    print(agent.q_table)

代码解读

• Agent类：
  • __init__ 方法：初始化智能体的状态空间、动作空间、学习率、折扣因子和Q函数。
  • choose_action 方法：根据当前状态选择最优动作。
  • update_q_table 方法：根据环境反馈的奖励和新的状态更新Q函数。
• Environment类：
  • __init__ 方法：初始化环境的状态空间和当前状态。
  • step 方法：根据智能体的联合行动更新环境状态，并给出奖励。
• multi_agent_learning函数：
  • 初始化多个智能体和环境。
  • 在每个回合中，智能体选择动作，环境更新状态并给出奖励，智能体更新自己的Q函数。
  • 循环执行多个回合，直到达到预定的训练步数。

5.3 代码解读与分析

通过运行上述代码，我们可以看到每个智能体的Q函数在训练过程中不断更新。在训练初期，Q函数的值都是0，随着训练的进行，Q函数逐渐收敛到一个稳定的值，智能体也能够学习到最优策略。

在实际应用中，我们可以根据具体的任务需求对环境类和智能体类进行扩展。例如，修改环境的状态转移规则和奖励函数，或者使用更复杂的学习算法来更新Q函数。

6. 实际应用场景

机器人协作

在机器人协作场景中，多个机器人需要共同完成一项任务，如搬运货物、搜索救援等。每个机器人可以看作一个智能体，通过多智能体协作学习系统，机器人可以学习到如何协作来提高任务执行的效率。例如，在搬运货物的场景中，机器人可以通过协作来规划最优的搬运路径，避免碰撞和拥堵。

自动驾驶

在自动驾驶领域，多辆车可以看作多个智能体，它们需要在道路上相互协作，以提高交通效率和安全性。通过多智能体协作学习系统，车辆可以学习到如何与其他车辆进行交互，如避免碰撞、合理变道等。

游戏竞技

在多人游戏中，玩家可以看作智能体，通过多智能体协作学习系统，玩家可以学习到如何与队友协作来取得胜利。例如，在团队竞技游戏中，玩家可以学习到如何分工合作，制定最优的战术策略。

工业生产

在工业生产中，多个机器人或设备可以看作智能体，它们需要共同完成生产任务。通过多智能体协作学习系统，机器人和设备可以学习到如何协作来提高生产效率和质量。例如，在流水线上，机器人可以通过协作来完成产品的组装和检测。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

• 《Reinforcement Learning: An Introduction》（《强化学习：原理与Python实现》）：这是一本强化学习领域的经典教材，详细介绍了强化学习的基本原理和算法。
• 《Multi-Agent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations》：这本书全面介绍了多智能体系统的理论和方法，包括多智能体协作学习的相关内容。
• 《Artificial Intelligence: A Modern Approach》（《人工智能：一种现代的方法》）：这是一本人工智能领域的经典教材，涵盖了多智能体系统、强化学习等多个方面的内容。

7.1.2 在线课程

• Coursera上的“Reinforcement Learning Specialization”：由著名学者Richard Sutton和Andrew Barto教授授课，系统地介绍了强化学习的理论和实践。
• edX上的“Artificial Intelligence: Search and Optimization”：该课程介绍了人工智能中的搜索和优化算法，包括多智能体系统中的相关算法。
• Udemy上的“Multi-Agent Reinforcement Learning in Python”：通过实际案例介绍了多智能体强化学习的实现方法。

7.1.3 技术博客和网站

• OpenAI Blog（https://openai.com/blog/）：OpenAI发布的最新研究成果和技术文章，涵盖了多智能体系统、强化学习等多个领域。
• Medium上的“Towards Data Science”：这是一个数据科学和人工智能领域的技术博客，有很多关于多智能体协作学习的文章。
• arXiv（https://arxiv.org/）：一个预印本论文库，包含了大量的多智能体系统和强化学习领域的研究论文。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

• PyCharm：一款专业的Python集成开发环境，提供了丰富的代码编辑、调试和部署功能。
• Jupyter Notebook：一个交互式的开发环境，适合进行数据分析和模型实验。
• Visual Studio Code：一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，有丰富的插件可以扩展功能。

7.2.2 调试和性能分析工具

• Py-Spy：一个Python性能分析工具，可以帮助开发者找出代码中的性能瓶颈。
• PDB：Python自带的调试器，可以帮助开发者调试代码。
• TensorBoard：一个可视化工具，用于可视化深度学习模型的训练过程和性能指标。

7.2.3 相关框架和库

• OpenAI Gym：一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多种不同的环境供开发者测试算法。
• Stable Baselines：一个基于OpenAI Gym的强化学习库，提供了多种常用的强化学习算法的实现。
• Ray RLlib：一个分布式强化学习框架，支持多智能体强化学习和大规模训练。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

• “Q-learning” by Christopher J. C. H. Watkins and Peter Dayan：这是Q学习算法的经典论文，详细介绍了Q学习的原理和实现方法。
• “Multi-Agent Reinforcement Learning: A Critical Survey” by Lukas Busoniu, Robert Babuska, and Bart De Schutter：该论文对多智能体强化学习的研究现状进行了全面的综述。
• “Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning” by Hado van Hasselt, Arthur Guez, and David Silver：这篇论文提出了双Q学习算法，有效解决了传统Q学习中的高估问题。

7.3.2 最新研究成果

• “Emergent Complexity via Multi-Agent Competition” by OpenAI：该研究展示了通过多智能体竞争可以涌现出复杂的行为和策略。
• “CommNet: Communication Networks for Multi-Agent Reinforcement Learning” by Sainbayar Sukhbaatar, Arthur Szlam, and Rob Fergus：这篇论文提出了一种用于多智能体强化学习的通信网络模型。
• “MADDPG: Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient” by Ryan Lowe, Yi Wu, Aviv Tamar, Jean Harb, Pieter Abbeel, and Igor Mordatch：该论文提出了多智能体深度确定性策略梯度算法，用于解决连续动作空间的多智能体协作学习问题。

7.3.3 应用案例分析

• “Cooperative Multi-Agent Control Using Deep Reinforcement Learning” by Jakob N. Foerster, Yannis M. Assael, Nando de Freitas, and Shimon Whiteson：该论文介绍了如何使用深度强化学习解决多智能体协作控制问题，并给出了具体的应用案例。
• “Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning” by Sainbayar Sukhbaatar and Rob Fergus：这篇论文通过具体案例展示了如何使用深度强化学习让智能体学习通信策略。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

• 更复杂的协作策略：未来的多智能体协作学习系统将能够处理更加复杂的任务和环境，智能体之间的协作策略也将更加多样化和灵活。
• 与其他技术的融合：多智能体协作学习系统将与计算机视觉、自然语言处理等其他人工智能技术相结合，实现更加智能和高效的协作。
• 大规模分布式系统：随着计算能力的提升和网络技术的发展，多智能体协作学习系统将能够在大规模分布式系统中运行，实现更广泛的应用。
• 自主学习和进化：智能体将具备更强的自主学习和进化能力，能够在不断变化的环境中自动调整协作策略。

挑战

• 通信开销：在多智能体系统中，智能体之间的通信需要消耗大量的资源，如何降低通信开销是一个重要的挑战。
• 奖励分配问题：在多智能体协作学习中，如何合理地分配奖励是一个难题，不当的奖励分配可能导致智能体之间的竞争和冲突。
• 可解释性：多智能体协作学习系统的决策过程往往比较复杂，如何提高系统的可解释性是一个亟待解决的问题。
• 环境建模：准确地对复杂环境进行建模是多智能体协作学习的基础，但在实际应用中，环境往往具有不确定性和动态性，如何建立有效的环境模型是一个挑战。

9. 附录：常见问题与解答

问题1：多智能体协作学习和单智能体学习有什么区别？

解答：单智能体学习只考虑单个智能体与环境的交互，而多智能体协作学习需要考虑多个智能体之间的相互作用和协作。在多智能体系统中，每个智能体的决策不仅受到自己的状态和奖励的影响，还可能受到其他智能体的行为的影响。

问题2：如何选择合适的多智能体强化学习算法？

解答：选择合适的多智能体强化学习算法需要考虑多个因素，如任务的复杂性、智能体的数量、环境的动态性等。对于简单的任务，可以选择基于Q学习的算法；对于复杂的任务和连续动作空间，可以选择深度强化学习算法，如MADDPG。

问题3：多智能体协作学习系统的训练时间通常需要多久？

解答：多智能体协作学习系统的训练时间取决于多个因素，如任务的复杂性、智能体的数量、学习算法的选择、计算资源等。对于简单的任务，训练时间可能较短；对于复杂的任务，训练时间可能会很长，甚至需要数天或数周。

问题4：如何评估多智能体协作学习系统的性能？

解答：可以使用多种指标来评估多智能体协作学习系统的性能，如任务完成率、平均奖励、协作效率等。还可以通过可视化的方式观察智能体的行为，评估它们的协作效果。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

• 《Game Theory for Artificial Intelligence》：这本书介绍了博弈论在人工智能中的应用，对于理解多智能体协作学习中的策略交互有很大帮助。
• 《Probabilistic Robotics》：该书介绍了概率机器人的理论和方法，对于多智能体协作学习中的环境感知和建模有重要的参考价值。
• 《Deep Learning》（《深度学习》）：这本书系统地介绍了深度学习的理论和方法，对于理解多智能体强化学习中的深度神经网络有很大帮助。

参考资料

• Watkins, C. J. C. H., & Dayan, P. (1992). Q-learning. Machine learning, 8(3-4), 279-292.
• Busoniu, L., Babuska, R., & De Schutter, B. (2008). Multi-agent reinforcement learning: A critical survey. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 38(2), 156-172.
• van Hasselt, H., Guez, A., & Silver, D. (2015). Deep reinforcement learning with double Q-learning. In Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence (Vol. 29, No. 1).
• Lowe, R., Wu, Y., Tamar, A., Harb, J., Abbeel, P., & Mordatch, I. (2017). Multi-agent actor-critic for mixed cooperative-competitive environments. arXiv preprint arXiv:1706.02275.