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多智能体系统深度强化学习:挑战、解决方案和应用的回顾摘要介绍背景:强化学习前提贝尔曼方程RL方法深度强化学习:单智能体深度Q网络DQN变体深度强化学习:多智能体挑战与解决方案MADRL应用结论和研究方向参考摘要强化学习算法已经存在了几十年,并被用于解决各种顺序决策问题。然而,这些算法在处理高维环境时却面临着巨大的挑战。深度学习的最新发展使RL方法能够为复杂和有能力的智能体驱动最佳策略,这可以在这些具有挑战性的环境中有效地执行。本文讨论了深度RL的一个重要方面,它涉及到需要多个智能体进行通信和合作以解决复
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