多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning）教程 🤖

多智能体强化学习是强化学习领域的一个重要分支，专注于多个智能体在复杂环境中协同决策与竞争博弈。以下是关键知识点梳理：

核心概念 📌

• 智能体间交互：合作（如团队协作）、竞争（如零和博弈）或混合模式
• 环境复杂度：部分可观测（Partial Observable）与完全可观测（Fully Observable）环境
• 奖励结构：个体奖励 vs. 团队奖励（Team Reward）

算法框架 🧠

应用案例 🌍

• 自动驾驶车队：通过多智能体协作优化交通流量
• 资源分配系统：动态博弈中的负载均衡
• 游戏AI：《星际争霸》多单位控制策略

学习资源 📚

1. 强化学习基础教程（推荐前置学习）
2. 多智能体框架详解
3. 最新论文综述

通过多智能体系统，可以实现单智能体难以完成的复杂任务，但需注意纳什均衡与帕累托最优的平衡问题。