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人工智能完整词典
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参数共享
一种可扩展性技术，多个智能体共享相同的神经网络参数，降低计算复杂度并促进协作学习。
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用于多智能体强化学习的图神经网络
适应多智能体结构的网络架构，其中节点代表智能体，边代表它们的关系，实现大规模高效通信。
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多智能体课程学习
渐进式训练策略，任务复杂度和智能体数量逐步增加，提高大规模学习的稳定性。
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分层多智能体强化学习
组织架构，智能体按层次组织，通过责任分解管理具有数千个智能体的复杂系统。
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学习型通信协议
智能体自动开发优化通信协议的机制，在最大化有效协调的同时最小化带宽使用。
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多智能体注意力机制
使智能体能够在数千个其他智能体中有选择地关注最相关信息的技术，降低计算复杂度。
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基于种群的多智能体强化学习训练
进化优化方法，多智能体策略种群并行演化，有效探索协作策略空间。
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QMIX算法
多智能体Q学习算法，保证个体价值与联合价值之间的单调性，实现大规模系统中的稳定学习。
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对手建模
智能体建模和预测其他智能体行为的能力，对于可扩展多智能体系统中的有效协调至关重要。
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涌现通信
智能体自发发展出结构化通信系统，以集体解决大规模复杂问题的现象。
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智能体建模网络
专门用于学习其他智能体心智模型的神经网络，对于大规模多智能体系统中的预测和协调至关重要。
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分布式多智能体强化学习框架
能够在计算集群上并行化多智能体训练的软件基础设施，对于同时管理数百万个智能体至关重要。
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可扩展策略优化
优化具有数百万参数和智能体的系统策略优化的时间和空间复杂度的算法技术集合。
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群体智能算法
受生物启发的算法方法，其中简单智能体遵循局部规则以涌现出智能集体行为，适用于超大规模系统。
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多智能体信用分配
在大型合作系统中正确地将奖励和惩罚分配给单个智能体的基本问题。
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