本文是由Weifan Long、Taixian Hou、Xiaoyi Wei、Shichao Yan、Peng Zhai和Lihua Zhang等作者共同撰写的一篇综述性论文，题为《A Survey on Population-Based Deep Reinforcement Learning》，发表于2023年5月10日的《Mathematics》期刊上。该论文的主要研究领域是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）和多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL），特别是基于群体的深度强化学习（Population-Based Deep Reinforcement Learning, PB-DRL）算法及其应用。
传统的强化学习（Reinforcement Learning, RL）在处理复杂、高维输入空间时表现有限，而深度强化学习（DRL）通过使用深度神经网络作为函数逼近器，显著提升了性能。然而，许多现实世界的应用场景涉及多个智能体的合作或竞争，传统的多智能体强化学习方法在处理这些复杂场景时面临挑战，尤其是在信息不完全的博弈中。基于群体的深度强化学习（PB-DRL）通过维护一个多样化的智能体群体，能够在没有先验知识的情况下训练出鲁棒的策略，并能够泛化到其他智能体或人类的策略中。
本文综述了PB-DRL算法的几种主要方法，包括： 1. Naive Self-Play（朴素自我对弈）：智能体通过与自身的镜像副本进行对弈来训练策略。尽管这种方法简单有效，但由于对手策略缺乏多样性，可能导致策略不够鲁棒。 2. Fictitious Self-Play（虚拟自我对弈）：智能体通过与其历史策略的混合进行对弈，避免了策略的单一性，能够更好地逼近纳什均衡。 3. Population-Play（群体对弈）：多个智能体及其历史版本共同参与训练，通过群体内的多样性和竞争提升策略的鲁棒性。 4. Evolution-Based Training Methods（基于进化的训练方法）：通过进化算法优化智能体的策略和超参数，提升训练效率和策略的多样性。 5. Policy-Space Response Oracles（策略空间响应预言机，PSRO）：一种通用的PB-DRL框架，结合了博弈论和强化学习，能够有效解决复杂的博弈问题。
本文通过对PB-DRL算法的综述，展示了这些方法在多智能体博弈中的显著性能提升。PB-DRL算法通过维护多样化的智能体群体，能够在复杂的现实场景中训练出鲁棒的策略，并能够泛化到未见过的对手策略中。此外，本文还讨论了PB-DRL算法面临的挑战，如如何保持群体多样性、提高计算效率等，并提出了未来的研究方向，如零样本协调（Zero-Shot Coordination）和机器人领域的应用。
本文为PB-DRL领域的研究者提供了全面的参考，总结了近年来该领域的主要算法、应用和框架。通过对比不同算法的优缺点，本文为未来的研究提供了方向，特别是在如何提升群体多样性、优化计算效率以及扩展PB-DRL在现实世界中的应用等方面。此外，本文还强调了PB-DRL在游戏、机器人、金融市场等领域的潜在应用价值。
本文的亮点在于对PB-DRL算法的系统性综述，涵盖了从朴素自我对弈到复杂的PSRO框架的多种方法。特别是，本文不仅总结了现有的算法，还指出了这些算法在实际应用中的局限性，并提出了未来的研究方向。此外，本文还通过详细的文献检索和筛选过程，确保了综述的全面性和权威性。
本文通过对PB-DRL算法的全面综述，展示了该领域的最新进展和未来潜力。PB-DRL算法通过多样化的群体训练，能够在复杂的多智能体博弈中表现出色，具有广泛的应用前景。本文为研究者提供了宝贵的参考，并为未来的研究指明了方向。