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机器人运动控制：强化学习在机器人控制中的应用_（8）.多智能体强化学习.docx

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多智能体强化学习

在机器人运动控制领域，多智能体系统（Multi-AgentSystems,MAS）的应用日益广泛。多智能体系统由多个相互协作或竞争的智能体组成，这些智能体共同完成复杂的任务。多智能体强化学习（Multi-AgentReinforcementLearning,MARL）是强化学习在多智能体系统中的扩展，它允许多个智能体通过互动和学习来优化各自的策略，从而实现整体任务的高效完成。

1.多智能体强化学习的基本概念

多智能体强化学习的基本概念与单智能体强化学习类似，但涉及多个智能体的交互和学习。每个智能体都有自己的状态空间、动作空间

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