多智能体深度强化学习（Multi-Agent Deep Reinforcement Learning）是深度强化学习领域的重要分支，研究多个智能体如何在复杂环境中协作或竞争以实现共同目标。以下是关键知识点概览：
核心概念 📚
- 协作与竞争：智能体之间可通过合作（如团队任务）或对抗（如博弈场景）模式互动
- 通信机制：部分算法支持智能体间信息共享（如通信网络、状态传递）
- 集中式训练分散式执行：常见框架如MATD3、QMIX通过中心控制器优化策略
- 奖励塑造：设计合理的奖励函数以平衡个体与集体目标
典型应用场景 🌍
- 游戏对战：如《星际争霸》《Dota 2》等多人竞技场景
- 交通系统：多车辆协同路径规划与避障
- 机器人集群：协作完成搜索、救援等任务
- 资源分配：多智能体在共享环境中的策略博弈
学习路径推荐 🚀
- 先掌握单智能体强化学习基础：深度强化学习入门教程
- 研究多智能体通信协议：多智能体协作框架解析
- 实践代码示例：多智能体环境搭建指南