多智能体强化学习 - 近期更新 - 第1页

导读：近期更新了《多智能体强化学习》的相关内容，包括《为什么多智能体强化学习需要中心化训练与分布式执行？》。如果多智能体强化学习对你有帮助，请转发和分享本内容。知识因分享而拥有更大能量，感谢您成为这传播链条中的重要一环。

多智能体强化学习区别于单智能体场景的核心难题在于环境非平稳性。当每个智能体都在同时学习并更新策略时，从任何一个智能体的视角看，环境中的其他智能体也是策略的一部分，导致环境转移分布在训练过程中不断变化，传统Q学习的收敛性保证随之失效。本文深入剖析环境非平稳问题...

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