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多智能体帕累托最优
在多目标强化学习背景下，没有任何智能体可以在不损害至少一个其他智能体目标的情况下改善其目标的解集。
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向量效用函数
将智能体的多目标偏好以向量形式表示的数学表达，其中每个分量对应一个需要优化的特定目标。
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多目标合作
智能体协作以共同优化一组共享目标的策略，同时管理这些目标之间固有的权衡关系。
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多目标去中心化学习
每个智能体独立学习其多目标策略而无需完全了解其他智能体状态或行为的范式。
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多目标策略
将每个状态映射到一组最优动作的决策函数，这些动作根据不同的目标标准进行评估，需要权衡选择机制。
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动态目标分配
允许智能体根据系统状态和每个个体能力实时分配和优先排序目标的机制。
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多目标通信
为协调行动而优化的智能体间信息交换协议，同时尊重多个目标的约束和优先级。
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多智能体系统稳定性
多智能体系统在环境扰动和变化下维持所有目标可接受性能的能力。
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多目标协调
使智能体能够协调行动以集体优化多个潜在冲突目标的机制集合。
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多目标集中式架构
由中央实体协调智能体，全局优化多个目标的结构，通常以牺牲可扩展性为代价。
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动态帕累托前沿
一组非支配解的集合，根据环境变化和多目标系统中智能体的学习而随时间演变。
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多目标分层强化学习
将多目标决策结构化为多个层次以管理同时优化多个目标的复杂性的方法。
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多目标集体行为涌现
在优化多个目标的多智能体系统中，复杂协调模式在没有显式中央控制的情况下自发出现的现象。
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