📚 什么是多智能体博弈论？
多智能体博弈论（Multi-Agent Game Theory）是研究多个自主决策主体在竞争或合作场景中如何交互的数学框架。它结合了博弈论与人工智能，常用于模拟复杂系统中的策略行为。
🔍 核心知识点
- 纳什均衡：多个智能体在策略选择上达到稳定状态
- 合作博弈：通过联盟实现共同利益最大化 🤝
- 强化学习：智能体通过试错优化决策 🔄
🧠 典型案例分析
自动驾驶博弈
车辆在交通环境中需与其他智能体（如行人、红绿灯）动态博弈资源分配问题
多智能体竞争有限资源时的策略建模 💡分布式强化学习
智能体通过协作提升整体效率 🤝
🌐 进阶学习建议
📌 提示：多智能体博弈论是强化学习与分布式系统的核心交叉领域，建议结合代码实践加深理解！