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文档摘要

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多智能体深度强化学习中经验回放方法的探索与革新

一、引言

1.1研究背景与意义

多智能体深度强化学习（Multi-AgentDeepReinforcementLearning，MADRL）作为人工智能领域的关键研究方向，近年来吸引了众多学者的关注。其基本思想是让多个智能体通过与环境的交互不断学习最佳策略，以解决复杂的决策问题。随着实际应用场景对数据规模和计算能力的要求不断提高，单体智能向多智能体的转变已成为必然趋势。这一转变不仅为强化学习带来了新的机遇，也引发了一系列挑战。

在多智能体系统中，智能体之间的交互和协作使得问题变得更加复杂。与单智能体强化学习相比，多智能体深度强化学习需