本文研究多个协调代理的演示的模仿学习问题，提出了一种综合了无监督结构学习和传统模仿学习的方法来同时学习潜在的协调模型和单个策略，通过在团队运动中学习多个策略的行为建模问题，表明了本文方法的强大之处。

Mar, 2017

本文提出了一种新的适用于多智能体环境的 Multi-Agent 模仿学习框架，它建立在广义反向强化学习的基础上，并引入了实用的多智能体演员 - 评论家算法。该方法可用于多个合作或竞争代理的高维环境中模仿复杂的行为。

Jul, 2018

本论文提出一种使用 copula 来明确建模多智能体系统中相关性和协调性的方法，该方法可以分别学习捕捉每个智能体局部行为模式的边缘分布以及完全捕捉智能体之间依赖结构的 copula 函数，实验结果表明，该模型在动作预测任务中表现优于现有基线，并能够生成接近于专家演示的新轨迹。

Jul, 2021

本文介绍了一种采用多智能体对话策略学习的方法，用于同时训练系统和用户策略，并通过角色感知奖励分解和行为者 - 评论家框架提高预训练和可扩展性。结果表明，该方法能够通过对话交互，使两个智能体成功完成任务。

Apr, 2020

通过引入策略修改，构建联合完全可观察策略的非线性组合，以实现分散执行，并联合训练联合策略和个体策略以确保一致性，理论上证明了该方法收敛到一个近似关联均衡，并在三个 MARL 基准上展示了强大的实验表现。

Jan, 2024

提出了基于多智能体生成对抗模仿学习的新方法，可以模拟多个基于物理的角色之间的互动与动作，并保留内在风格，通过训练使每个角色模仿与其相关的互动技巧。已通过拳击和全身武术等两种不同战斗风格进行了测试。

Nov, 2023

本文介绍了一种基于编码器 - 解码器结构的潜在 IA2C 方法，其利用去中心化的训练和执行，学习隐藏状态和其他代理的动作的潜在表示，实验结果表明，潜在 IA2C 显著提高了样本效率，并在具有开放代理人口的时间上进行了评估。

May, 2023

基于深度强化学习的自主学习系统在创建具有韧性和高效的网络物理能源系统方面已经确立其基础。然而，大部分现有方法存在两个明显问题：现代无模型算法，如软 Actor Critic，需要大量样本才能学习有意义的策略，并且需要用来对抗概念漂移（如灾难性遗忘）的备用方案。本文介绍了一种将基于模型的深度强化学习与模仿学习相结合的混合代理体系结构的工作进展，以克服这两个问题。

Apr, 2024

通过模拟驾驶场景来验证自主车辆的安全性，GAIL 可学习到具有代表性的人类驾驶模型，但在多主体驾驶情境中存在困难，我们通过基于课程学习的参数共享方法扩展 GAIL 以解决这些缺点，PS-GAIL 方法生成的策略在多主体设置下表现优异且能够捕捉人类驾驶员的紧急行为。

Mar, 2018

通过使用聚合数据上的对抗性模仿学习，我们提出了一种名为 Adversarial Imitation Learning on Aggregated Data (AILAD) 的动态自适应方法，可以同时学习非线性奖励函数和相关的最优策略，并且生成多样化的行为来匹配专家数据的分布。

Nov, 2023