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

本文提出了一种基于深度强化学习的近似最佳响应策略混合和实证博弈理论分析的算法，用以解决多智能体强化学习中独立强化学习过度拟合其他智能体政策的问题，并且在网格世界协调游戏和扑克牌等部分可观察环境中取得了不错的结果.

Nov, 2017

本文提出了一种可完全扩展和去中心化的多智能体 A2C 算法，以提高城市交通网络中的自适应交通信号控制的可观测性和减少学习难度，并在大型合成交通网格和摩纳哥城​​的大型实际交通网络下，通过模拟高峰流量动态，并将其与独立 A2C 和独立 Q-learning 算法进行比较，结果表明其优化性、鲁棒性和样本效率优于其他最先进的去中心化 MARL 算法。

Mar, 2019

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

本文提出了一种新颖的分层强化学习模型，通过模仿学习从事宏观策略，并通过强化学习进行微观操作，以应对多人在线战斗竞技游戏 (MOBA) 中包含的大量状态空间、动作空间和隐藏信息，并且该模型在缺乏游戏引擎或 API 的情况下，还设计了一种密集的奖励函数来鼓励多个智能体合作。实验结果表明该方法能够在 MOBA 游戏中获得优异表现，如在王者荣耀 5v5 模式中成功与内置 AI 进行战斗且胜率达到 100%。

Jan, 2019

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

该文章介绍了多智能体强化学习研究的一个新挑战 ——MARLO 竞赛，它在多个 3D 游戏中提出了跨游戏和对手类型学习的普适智能代理概念，并建议作为人工智能通用智能方向的一个里程碑挑战。

Jan, 2019

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

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