多智能体强化学习（MARL）概述

什么是MARL？

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习领域的一个分支，研究多个智能体在共享或竞争环境中通过交互学习最优策略。与单智能体不同，MARL需处理协作、竞争和博弈等复杂关系，常用于模拟现实世界的多主体系统。

• 🧠 核心目标：使多个智能体在动态环境中达成集体最优解
• 🤝 典型场景：交通系统优化、游戏对战、工业自动化协作
• 🔄 关键挑战：通信延迟、奖励分配、非站式学习

MARL的应用领域

1. 交通系统

通过智能体协作优化交通流量，减少拥堵。

2. 游戏对战

在多人博弈中（如《星际争霸》《Dota》），MARL可训练智能体形成团队策略。

3. 工业自动化

多机器人协作完成复杂任务，如仓储物流调度。

推荐学习路径

• 📚 基础概念：《多智能体强化学习导论》
• 🧪 实验代码：MARL开源项目集
• 🌐 进阶研究：多智能体博弈理论

MARL 协作示意图