本文总结了分布式无模型多智能体强化学习在多机器人协作中面临的挑战以及现有的解决方案类别，并介绍了基准测试和机器人应用，同时讨论了当前的研究方向。

Apr, 2022

本文回顾了多智能体强化学习的一个分支领域 —— 网络化智能体下的去中心化多智能体强化学习。该领域的研究主要集中在多个代理在公共环境中执行顺序决策，而无需任何中央控制器的协调。代理可以通过通信网络与其邻居交换信息。此设置在机器人，无人驾驶车辆，移动传感器网络和智能电网的控制和操作中具有广泛应用。

Dec, 2019

本文回顾了现有的关于基于模型的多智能体强化学习的研究，包括理论分析、算法和应用，并分析了基于模型的多智能体强化学习的优势和潜力。此外，我们提供了算法的详细分类，并根据多智能体情景中固有的挑战指出每个算法的优点和缺点。最后，我们总结了这一领域未来发展的有前途的方向。

Mar, 2022

本研究提供一个系统化的评估来比较三种不同类别的多智能体深度强化学习算法（独立学习、集中式多智能体策略梯度、价值分解）在多样化的合作多智能体学习任务中的表现，为算法在不同学习任务中的预期性能提供参考，并提供了有关不同学习方法有效性的见解。我们开源了 EPyMARL，延伸了 PyMARL 代码库以包括其他算法，并允许对算法实现细节进行灵活配置，例如参数共享。最后，我们还开源了两个多智能体研究的环境，重点是在稀疏奖励下的协调。

Jun, 2020

该论文调查了多智能体系统中学习最优控制的复杂性，旨在深入理解多智能体应用的机遇和挑战，为研究人员和从业者提供有价值的观点，以促进该领域的发展。

Dec, 2023

本文旨在回顾多智能体强化学习的基本方法、应用场景和当前存在的问题，提出未来十年的研究方向。研究重点包括多智能体强化学习的可扩展性、非平稳性、可信性、安全性、鲁棒性、泛化性和伦理约束等方面。另外，人机交互等人文因素是实际应用中必须考虑的问题。

May, 2023

本文在 selective 的视角下提供了多智能体强化学习领域的理论分析综述，重点关注 Markov/stochastic games 和 extensive-form games 框架下的 MARL 算法的理论结果，并突出了 MARL 理论的几个新角度和分类，探讨了在学习博弈论、分散式多智能体、平均场与（非）收敛、多类型任务等方面的有前途的未来研究方向。

Nov, 2019

本研究提供了一个笔记，从博弈论的角度全面介绍了现代多代理强化学习技术的基础和最新发展，旨在为即将进入这个快速增长的领域的新研究人员和现有领域专家提供有关目前最先进的 MARL 技术的自包含评估，并根据最新进展确定新方向。

Nov, 2020

该论文介绍了多智能体强化学习在自主移动中的应用，包括行为规划、车辆之间通信、性能提升等方面，并探讨了该领域的一些最新方法和想法。

Mar, 2022

本文提出了一种多智能体 Actor-Critic 算法，通过分解多智能体问题以及知识蒸馏和价值匹配等方法，使智能体之间能够共享信息并解决维度灾难问题，进而在离散和连续动作空间中实现更好的性能。

Mar, 2019