多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，简称MARL）是强化学习中的一个重要分支。在MARL中，多个智能体在一个环境中进行交互，共同学习最优策略。
MARL的优势
- 协同工作：多个智能体可以共同完成复杂的任务。
- 分布式计算：可以在多个处理器上并行执行，提高计算效率。
- 更真实的环境模拟：更贴近现实世界的多智能体交互。
MARL的应用场景
- 自动驾驶：多车辆在复杂的交通环境中进行协同驾驶。
- 机器人协作：多机器人完成复杂的任务。
- 在线游戏：多个玩家在游戏中进行竞争与合作。
扩展阅读
多智能体强化学习示例