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人工智能完整词典
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多智能体强化学习
多个智能体在共享环境中同时学习决策的范式，通过相互交互来优化集体或个体目标。
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多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）
将DDPG扩展到多智能体环境的CTDE算法，使用集中式评论家和分散式执行器在连续动作空间中学习。
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多智能体部分可观测马尔可夫决策过程（MPOMDP）
MARL环境的数学形式化，其中每个智能体具有部分观测，必须推断全局状态以做出最优决策。
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平均场博弈
研究大量理性智能体相互作用的理论，通过平均场近似群体效应，适用于大规模多智能体系统。
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连续控制
MARL的应用领域，智能体需要控制具有连续动作的物理系统，如移动机器人或物体操控。
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随机博弈
将MDP扩展到多智能体环境，其中状态转移和奖励取决于所有智能体的联合动作，模拟合作和竞争场景。
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MARL中的纳什均衡
稳定性概念，任何智能体都无法通过单方面改变策略来提高其奖励，用作竞争性MARL算法的收敛标准。
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协调协议
通信或同步机制，使智能体能够在连续MARL环境中协调行动以实现集体目标。
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