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计算机科学与探索1673-9418/2024/18(06)-1457-19
JournalofFrontiersofComputerScienceandTechnologydoi:10.3778/j.issn.1673-9418.2312006
强化学习中的注意力机制研究综述
1+222211
夏庆锋，许可儿，李明阳，胡凯，宋利鹏，宋志强，孙宁
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
+通信作者E-mail:xqf@cwxu.edu.cn
摘要：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。
关键词：强化学习；注意力机制；多智能体系统
文献标志码：A中图分类号：TP183
ReviewofAttentionMechanismsinReinforcementLearning
1+222211
XIAQingfeng,XUKeer,LIMingyang,HUKai,SONGLipeng,SONGZhiqiang,SUNNing
1.SchoolofAutomation,WuxiUniversity,Wuxi,Jiangsu214105,China
2.SchoolofAutomation,NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology,Nanjing210044,China
Abstract:Inrecentyears,thecombinationofreinforcementlearningandattentionmechanismshasattractedan
increasingattentioninalgorithmicresearchfield.Attentionmechanismsplayanimportantroleinimproving
theperformanceofalgorithmsinreinforcementlearning.Thispapermainlyfocusesonthedevelopmentofattention
mechanismsindeepreinforcementlearningandexaminingtheirapplicationsinthemulti-agentreinforcementlearning
domain.Relevantresearchesareconductedaccordingly.Firstly,thebackgroundanddevelopmentofattention
mechanismsandreinforcementlearningareintroduced,andrelevantexperimentalplatformsinthisfieldareal
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