7.4 模仿学习与逆强化学习

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7.4 模仿学习与逆强化学习多智能体系统理论与实践：协作、竞争与博弈 VII. 多智能体学习 7.4 模仿学习与逆强化学习各位看官，欢迎来到多智能体学习的奇妙旅程！今天，我们将聚焦于一个特别有趣且实用的领域：模仿学习 (Imitation Learning, IL) 与逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning, IRL)。想象一下，我们想让一群智能体像经验丰富的专家一样行动，但我们又不想手动编写复杂的规则或奖励函数。这时，模仿学习和逆强化学习就派上用场了。它们就像是智能体的“行为解码器”，帮助它们从专家的行为中学习，从而在复杂的多智能体环境中游刃有余。 7.4.1 模仿学习：亦步亦趋的追随者模仿学习，顾名思义，就是让智能体模仿专家的行为。