マルチエージェント強化学習の本は、基礎を広く学ぶか、協調計画など個別の手法を追うか迷いますよね。
PythonのMARLコードベースが付属する本もあり、アルゴリズムの実装を参照できます。
今回は、MARLの基礎や現代的な手法を扱う本と、マルチエージェント協調に焦点を当てた本をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 価格 | 主な内容 |
|---|---|---|
 Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches | 14,164円（2026-11-03時点） | MARLのモデル・解概念・アルゴリズム、集中学習・分散実行、価値分解、パラメータ共有、セルフプレイ。PythonのMARLコードベース付き。 |
| Multi-Agent Coordination: A Reinforcement Learning Approach | — | 強化学習と進化的アルゴリズムによるマルチエージェント協調、ナッシュ均衡・相関均衡、協調タスク計画のQ学習。 |
Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches
マルチエージェント強化学習の基礎から現代的な手法まで学びたい方には、『Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches』がおすすめです。MARLのモデルや解概念、アルゴリズムの考え方を扱い、集中学習・分散実行や価値分解、セルフプレイといった手法も取り上げています。Pythonで書かれたMARLコードベースが付属するため、実装を参照しながらアルゴリズムを学べます。コンピュータサイエンス、人工知能、ロボティクス分野の大学院生や専門家向けの一冊です。
Multi-Agent Coordination: A Reinforcement Learning Approach
マルチエージェント学習アルゴリズムを扱う研究者・技術者や、協調型または競争型ロボティクスへの機械学習・人工知能の応用に高度な関心がある方には、『Multi-Agent Coordination: A Reinforcement Learning Approach』がおすすめです。強化学習と進化的アルゴリズムによる協調を扱い、ナッシュ均衡や相関均衡も取り上げています。協調タスク計画におけるQ学習の収束速度向上やコンセンサスQ学習も取り上げており、協調計画の手法を学べます。
学びたい内容で選ぶ
- MARLの基礎や現代的な手法を学びたい人
- マルチエージェント協調の計画手法やロボティクスへの応用に関心がある人
棒運搬用途のアルゴリズムも扱う
マルチエージェントによる棒運搬用途のアルゴリズムを知りたい方には、『Multi-Agent Coordination: A Reinforcement Learning Approach』がおすすめです。本書では、その用途に向けた改良帝国主義的競争アルゴリズムも扱っているため、棒運搬を題材にした手法が必要かどうかが選ぶ手がかりになります。
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