7.2 多智能体强化学习

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7.2 多智能体强化学习多智能体系统理论与实践：协作、竞争与博弈 - 7.2 多智能体强化学习引言：群雄逐鹿，智者生存想象一下，一个由多个智能体组成的生态系统，它们彼此互动，相互影响，共同塑造着这个世界的未来。这些智能体可以是自动驾驶汽车在复杂的交通网络中穿梭，可以是机器人团队在危险的环境中协同完成任务，也可以是金融市场中进行高频交易的算法。在这些场景中，单个智能体的决策会直接影响其他智能体的行为，进而影响整个系统的表现。这就是多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的魅力所在。而多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）则是赋予这些智能体智慧的钥匙。