Der Begriff Multiagenten-Reinforcement-Learning gehört zur Kategorie Künstliche Intelligenz und hat einen wichtigen Platz in der Automatisierung sowie Industrie und Fabrik 4.0.
Multiagenten-Reinforcement-Learning beschreibt eine Methode, bei der mehrere „Agenten“ – das können zum Beispiel Roboter oder Software-Programme sein – lernen, wie sie durch Zusammenarbeit oder Wettbewerb Aufgaben besser lösen können. Jeder dieser Agenten sammelt eigene Erfahrungen, trifft Entscheidungen auf Basis von Belohnungen (z. B. für richtiges Verhalten) und entwickelt so eigene Strategien. Das Ziel: alle Agenten verbessern sich ständig im Zusammenspiel.
Ein anschauliches Beispiel ist die Steuerung von fahrenden Robotern in einer Lagerhalle. Anstatt einen Roboter alleine zu trainieren, lernen alle gleichzeitig – und achten dabei nicht nur auf ihre eigenen Ziele, sondern auch auf die Aktionen der anderen. So entsteht nach und nach ein optimiertes, koordiniertes Verhalten: Die Roboter weichen sich effizient aus, teilen sich Aufgaben und steigern gemeinsam die Produktivität.
Kurz zusammengefasst: Multiagenten-Reinforcement-Learning hilft dabei, Systeme zu schaffen, in denen viele „Mitspieler“ selbstständig und intelligent miteinander kooperieren und so komplexe Abläufe optimieren.
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