多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，简称MARL）是强化学习的一个分支，它研究多个智能体在具有交互的环境中如何通过学习来达到各自的目标。以下是一些关于MARL的基础概念和常见应用。
基本概念
- 智能体（Agent）：一个能够感知环境并采取行动的实体。
- 环境（Environment）：智能体行动的场所，可以提供状态、奖励和反馈。
- 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择行动的规则。
- 价值函数（Value Function）：衡量智能体在特定状态下采取特定行动的期望回报。
- 模型（Model）：智能体对环境的理解和预测。
常见应用
- 博弈论：如棋类游戏、卡牌游戏等。
- 多机器人系统：如无人机编队、机器人协作等。
- 推荐系统：如协同过滤、个性化推荐等。
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智能体交互：
多智能体协同：