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文档摘要

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多智能体强化学习方法：演进、挑战与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与意义

多智能体强化学习（Multi-AgentReinforcementLearning，MARL）作为人工智能领域的关键研究方向，近年来受到了广泛的关注。它融合了强化学习与多智能体系统的理论和技术，旨在让多个智能体在共同的环境中通过相互学习和协作，实现整体最优的目标。

强化学习的概念最早可追溯到20世纪50年代，其核心思想是智能体通过与环境的交互，依据奖励反馈来学习最优的行为策略。经过几十年的发展，强化学习在理论和算法上取得了显著的进展，如Q-learning、策略梯度等经典算法的提出，为解决各种复