多智能体强化学习（MARL）教程 🤖

欢迎来到TensorFlow的多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）专题！本教程将带你探索分布式智能体协作与竞争的奥秘，适合具备基础强化学习知识的开发者。

什么是MARL？

MARL是强化学习的扩展，研究多个智能体在共享环境中的交互策略。与单智能体不同，它需要解决协作、竞争、通信等复杂问题。

核心概念

• 集中式训练与分散式执行：通过全局信息训练模型，但每个智能体独立决策（如图：🤖_集中式训练_分散式执行）
• 合作与竞争：智能体可能共同完成任务（如资源分配）或争夺目标（如博弈对局）
• 通信机制：部分算法允许智能体间传递信息（如图：📡_智能体通信）

实现步骤

1. 环境搭建
   使用TensorFlow Agents框架或自定义环境（点击查看环境配置指南）
2. 算法选择
   推荐尝试以下方法：
   • MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）
   • COMA（集中对手注意力）
   • Q-learning扩展（了解更详细）
3. 代码示例

   import tensorflow as tf  
   from tf_agents.agents import marl_agent  
   # 初始化多智能体训练器（图示：💻_MARL代码框架）  
   

扩展阅读

• TensorFlow官方MARL文档
• 多智能体博弈论基础
• 分布式训练优化技巧

图片示例

*图：多智能体在复杂场景中的应用，如自动驾驶车队或机器人协作*

是否需要进一步了解某个具体算法或应用场景？随时提问！ 😊