面向非完全信息的多代理强化学习技术：理论、挑战与应用突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化和智能化飞速发展的时代，人工智能技术已经渗透到社会的各个领域，从医疗保健到交通运输，从金融服务到娱乐产业，无处不在地改变着人们的生活和工作方式。强化学习作为人工智能领域的重要研究方向，为智能体在复杂环境中自主学习和决策提供了强大的工具。而多代理强化学习（Multi-AgentReinforcementLearning,MARL）则进一步拓展了传统单代理强化学习的边界，聚焦于多个智能体在共享环境中的交互与学习，以实现各自或共同的目标。

在现实世界中，大量的场景都呈现出多代理的特性，并