清华、北大等发布Self-Play强化学习最新综述

主要观点总结

本文介绍了机器之心发布的AIxiv专栏关于自博弈方法在强化学习领域的应用综述。文章涵盖了自博弈的基本背景、算法框架、以及自博弈在棋类、牌类、电子游戏等多种场景的应用。同时，也指出了自博弈方法面临的挑战和未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 自博弈的基本背景

自博弈是智能体通过与自身副本或历史版本进行博弈而进行演化的方法，近年来在强化学习领域受到广泛重视。本文介绍了自博弈在强化学习中的重要作用和应用场景。

关键观点2: 算法框架

本文提出了一个统一的自博弈算法框架，并在此框架下对现有的自博弈算法进行了分类和对比。该框架包括策略集合、交互矩阵、元策略求解器等关键要素。

关键观点3: 自博弈在多种场景的应用

本文展示了自博弈在棋类、牌类、电子游戏等多种场景下的应用，并介绍了传统自博弈算法、PSRO系列算法、持续训练系列算法和后悔最小化系列算法等不同类型的自博弈算法在各个领域的应用和表现。

关键观点4: 自博弈面临的挑战和未来研究方向

虽然自博弈方法已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战，如理论与现实应用的差距、可扩展性、Sim2Real差距等。本文讨论了这些挑战，并探讨了自博弈方法的未来研究方向。

文章预览

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 本文作者来自于清华大学电子工程系，北京大学人工智能研究院、第四范式、腾讯和清华-伯克利深圳学院。其中第一作者张瑞泽为清华大学硕士，主要研究方向为博弈算法。通讯作者为清华大学电子工程系汪玉教授、于超博后和第四范式研究员黄世宇博士。 自博弈（self-play）指的是智能体通过与自身副本或历史版本进行博弈而进行演化的方法，近年来在强化学习领域受到广泛重视。这篇综述首先梳理了自博弈的基本背景，包括多智能体强化学习框架和博弈论的基础知识 ………………………………