计算机科学与探索

作者：夏庆锋, 许可儿, 李明阳, 胡凯, 宋利鹏, 宋志强, 孙宁

单位：1. 无锡学院 自动化学院，江苏 无锡 214105 2. 南京信息工程大学 自动化学院，南京 210044

关键词：强化学习,注意力机制,多智能体系统

近年来，强化学习与注意力机制的结合在算法研究领域备受瞩目。在强化学习算法中，注意力机制的应用在提高算法性能方面发挥了重要作用。重点聚焦于注意力机制在深度强化学习中的发展，审视了其在多智能体强化学习领域的应用，并对相关研究成果进行调研。首先，介绍了注意力机制和强化学习的研究背景与发展历程，并调研了该领域中的相关实验平台；然后，回顾了强化学习与注意力机制的经典算法，并从不同角度对注意力机制进行分类；接着，对注意力机制在强化学习领域的应用进行了梳理，根据三种任务类型（完全合作型、完全竞争型和混合合作竞争型）进行分类分析，重点关注了多智能体领域的应用情况；最后，总结了注意力机制对强化学习算法的改进作用，并展望了该领域所面临的挑战和未来的研究前景。

来源：2024年第6期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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