自适应多智能体强化学习
该论文介绍了一种名为 SPC 的新型自动课程学习框架，该框架将课程学习应用于多智能体协调中，通过赋予学生团体不变的通信和分层技能，在不同数量的代理任务中学习合作和行为技能，并在学生策略的条件下将老师建模为一个情境式赌博机，提高了 MARL 环境下的性能、可伸缩性和样本效率。
Feb, 2023
通过将各种状态空间统一为固定大小的输入，以便在 MAS 中的不同场景中使用一种统一的深度学习策略，我们介绍了一种新的框架，使得多智能体强化学习能够进行迁移学习。在 StarCraft Multi-Agent Challenge（SMAC）环境中，通过从其他场景学习到的机动技能，相比于从头学习的智能体，我们的方法在多智能体学习性能方面取得了显著的提升。此外，通过采用课程式迁移学习（CTL），使我们的深度学习策略逐步获取各个预先设计的同质学习场景中的知识和技能，促进智能体之间和智能体内部的知识传递，从而在更复杂的异质场景中实现高水平的多智能体学习性能。
Feb, 2024
本文提出 Mind-aware Multi-agent Management Reinforcement Learning (M^3RL) 算法，通过对多个自我意识且不可控制的机器人进行建模，实现超级机器人的管理和操纵，以实现最优的多机器人协同任务分配和奖励系统。
Sep, 2018
本文研究了网络系统控制中的多智能体强化学习问题，提出了基于空间折扣因子的 NMARL 问题并引入了一种可微的通信协议 NeurComm 以提高学习效率和控制性能。实验结果表明，合适的空间折扣因子可以有效提高 MARL 算法的非通讯性学习曲线，而 NeurComm 在学习效率和控制性能方面均优于现有的通信协议。
Apr, 2020
本文介绍了一个用于多机器人强化学习的可扩展仿真平台 SMART，该平台包含了一个仿真环境和一个真实的多机器人系统，以提供多样化的交互场景进行训练，并支持基于插件的算法实现。在此基础上，我们研究了合作驾驶变道场景所涉及到的若干具有挑战性的问题，并开源我们的仿真环境及其相关基准测试任务和最先进的基线模型，以推动和强化多机器人强化学习的研究。
Jun, 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
本文提出了使用 Multi-Agent RL 来应对硬件体系结构搜索中领域特定定制的挑战，此方法相对于单一智能体，其可扩展性更高且运行更高效。该方法已在设计领域特定 DRAM 内存控制器上得到验证，并表现出在低功耗和延迟等不同目标方面显著优于单一代理强化学习算法，如 Proximal Policy Optimization 和 Soft Actor-Critic。
Nov, 2022
该研究是第一个对多模态环境不确定性的多智能体强化学习问题进行广义建模的工作，并提出了基于课程学习技术的多模态不确定性的鲁棒训练方法，通过在合作和竞争的多智能体强化学习环境下的广泛实验结果表明我们的方法达到了最先进的鲁棒性水平。
Oct, 2023