本论文基于强化学习理论，通过卷积神经网络建立了大涡模拟中湍流参数、长时间稳定的模拟、精度等方面都优于传统分析模型的涡黏度动态自适应模型，并将其推广到不同分辨率和离散化的场景，为完成大涡模拟提供一种持续、准确和稳定的参数化框架。

Jun, 2022

通过使用 SMARL 和湍流物理的基本原理，仅使用几个高保真样本进行了训练，并针对大气和海洋湍流的原型学习了闭合模型，结果表明 SMARL 在 GCMs 的闭合建模方面具有高潜力，尤其是在数据稀缺和间接观测的情况下。

Dec, 2023

该论文综述了机器学习在湍流模型中的应用，尤其讨论了在 RANS 和 LES 建模中应用监督学习以表示未封闭项、模型差异和亚滤波尺度的不同方法。作者强调训练过程对 ML 增强与基本物理模型的一致性的影响，并详细介绍了促进模型一致性训练和避免需要直接数值模拟数据完整场信息的技术。

Sep, 2020

深度强化学习在闭环流控问题中应用模拟环境进行优化，通过模型和流模拟样本相互交替训练，有效减少流控应用中的计算时间，尤其对于复杂流模拟有着潜在的巨大节约。

Feb, 2024

本文提出了一种名为 MAMBA 的新方法，通过利用基于模型的强化学习（MBRL）进一步利用合作环境中的集中式训练，从而使代理之间的通信足以在执行阶段维持每个代理的世界模型，而虚拟推演可用于培训，从而通过减少与环境的互动次数，以与 Model-Free 的现有方法相比，在 SMAC 和 Flatland 的具有挑战性的领域中实现良好的性能。

May, 2022

通过使用 Gledzer-Ohkitani-Yamada (GOY) shell 模型的强烈简化表示，我们构建了一个小尺度湍流模型进行研究，重点探讨了机器学习与物理学的相结合，以及在将机器学习与微分方程相结合时存在的问题。

Jan, 2022

利用多智能体强化学习的分散式 POMDP 方法，通过图卷积强化学习和动态注意力技术实现信息传播，提供了可靠的协作信息传播解决方案。

Aug, 2023

本文采用 Langevin 分子动力学模拟，探究了温度在微观环境下多智能体强化学习中策略出现及有效性方面的影响，发现在高温下智能体能够发现新的任务完成策略，并介绍了一个用于研究微观智能体强化学习的 Python 包。

Jul, 2023

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