多智能体强化学习论文社区

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，简称MARL）是近年来人工智能领域的一个重要研究方向。它关注多个智能体在复杂环境中如何通过学习相互协作或竞争，以达到共同的目标。

以下是一些关于多智能体强化学习的精选论文：

**论文1]：介绍了多智能体强化学习的基本概念、挑战和最新进展。
**论文2]：提出了一种基于深度学习的多智能体强化学习算法，该算法在多个任务上取得了显著的性能提升。

相关资源

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Multi-Agent Reinforcement Learning

论文1

多智能体强化学习的基本概念、挑战和最新进展。

论文2

基于深度学习的多智能体强化学习算法，该算法在多个任务上取得了显著的性能提升。