本文目录一览：
[MARL]多智能体强化学习实验打脸***
1、探索智能体交互的艺术：多智能体系统的模拟与仿真深入解析 在多智能体系统（MAS）的广阔领域中，模拟与仿真作为核心分支，为我们揭示了智能体（机器人、软件代理）在复杂环境中的互动和行为奥秘。
2、强化学习是一种基于奖励和惩罚的学习方式，通过不断试错和调整，帮助智能体从环境中学习并发现最优的行为策略。本文将介绍强化学习中的几种机制，包括正向强化机制、负向强化机制、探索机制和温度参数。正向强化机制当智能体做出某个动作后，如果获得正向奖励或反馈，它更倾向于增加这个动作的频率。
3、这本书提供了多智能体系统的介绍。这些系统是由多个相互作用的智能体组成的，其中一个智能体是一个计算实体，如软件程序或机器人，它位于某个环境中，并且在某种程度上能够自主行动以实现其设计目标。
4、多智能体领域是指由多个智能体组成的系统，这些智能体可以相互交互、协作或竞争，以实现某种目标。多智能体领域的应用非常广泛，例如自动驾驶、能源分配、编队控制、航迹规划、路由规划、社会难题等现实领域。其中，多智能体深度强化学习是机器学习领域的一个新兴的研究热点和应用方向。
5、动态适应性：多智能体系统中的智能体之间的关系和任务需求可能会随时发生变化。研究如何通过动态适应性方法来实现多智能体系统中的智能体之间的适应性和灵活性是该领域的研究热点之一。强化学习：多智能体系统中的各个智能体之间的交互可以看作是一种强化学习的过程。
（图片来源网络，侵删）
