强化学习中，神经网络输入序列a，与输入由a中元素加减变换过来的b，网络训练完成后，两者的输出大相径庭

Question

多智能体强化学习中，假设3个球0-1-2，环境返回的状态是，球0:球0坐标，（球1坐标-球0坐标），（球2坐标-球0坐标）。
当我把状态改为:球0坐标，球1坐标，球2坐标。

两者作为状态输入，训练50万次后，奖励值曲线，前者明显高于后者。
why?

Answer 1

在多智能体强化学习中，状态的设计对于训练效果具有重要影响。根据您所提供的信息，我认为前者设计的状态更具有代表性和信息量，因此在训练过程中产生了更好的效果。

在前者的状态表示中，每个球的坐标都是相对于球0的位置，这意味着球0的位置对整个状态的描述至关重要。在一个多智能体系统中，每个智能体的行为和状态都会受到其他智能体的影响，而球0的位置则可以作为参考点来衡量其他球之间的相对位置和运动情况。同时，球1和球2与球0之间的向量也提供了额外的信息，使得状态更加丰富和详尽。

相比之下，后者的状态表示中只包含每个球的绝对坐标，缺乏球与球之间的相对位置和运动信息。这可能导致智能体无法有效地感知和应对其他智能体的行为，从而导致训练效果较差。

总之，在设计多智能体强化学习的状态时，需要考虑智能体之间的交互和影响，并选择最具代表性和信息量的状态表示方式。