🤖 强化学习多智能体教程（RL-Multi-Agent）

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习领域的重要分支，研究多个智能体在共享环境中的协作与竞争策略。以下是核心概念与应用方向：

1. 基础框架

• 多智能体系统：多个独立决策实体共同作用（例如：自动驾驶车队、游戏对战AI）
• 通信机制：智能体间通过观测共享或直接交互传递信息（如：完全观测 vs 部分观测）
• 奖励结构：个体奖励与集体奖励的平衡设计（🎯 单一目标 vs 🎯 多目标协同）

2. 典型算法

• 独立Q学习（Independent Q-learning）：各智能体单独训练，忽略交互影响
• 集中训练分散执行（CTDE）：通过全局网络协调策略（如：MADDPG 🚀）
• 博弈论方法：纳什均衡（Nash Equilibrium）与零和博弈（Zero-Sum Game）应用

3. 应用场景

• 交通管理：多车辆路径规划（🚗 🚗 🚗）
• 资源分配：分布式任务调度（📦 📦 📦）
• 游戏AI：合作型/对抗型游戏策略（🎮 🎮 🎮）

Multi_Agent_Framework

4. 学习资源

• 🔗 RL入门教程：掌握单智能体基础后再深入多智能体领域
• 🔗 协同强化学习：探索更复杂的多智能体交互模式
• 🔗 算法实现案例：通过代码实践理解核心原理

Reinforcement_Learning_Collaboration

📌 注意：多智能体系统存在信用分配（Credit Assignment）难题，建议结合🔗 集成学习方法提升策略效果