【多智能体强化学习】
参考链接
多智能体深度强化学习综述与批判.2019
万字长文：详解多智能体强化学习的基础和应用
与单智能体强化学习的区别
多智能体强化学习的难点：
- 环境的不稳定性：决策相互影响
- 信息局限性：单个智能体难以获得全局信息
- 目标一致性：各智能体的目标可能是获得总体最优也可能是个体最优，如何定义奖励函数是个问题
- 可扩展性：大规模多智能体系统对算力产生要求
增加了新的学习目标（模型与模型之间的交互）
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