我们研究了多智能体强化学习 (MARL) 在一般和马尔可夫博弈 (MG) 下具有一般函数逼近的情况。通过引入一种新颖的复杂度度量，即多智能体解耦系数 (MADC)，我们旨在找到基于样本高效学习的最小假设。利用该度量，我们提出了首个统一的算法框架，可以在低 MADC 的情况下保证在模型为基础和模型无关的 MARL 问题中学习纳什均衡、粗粒度相关均衡和相关均衡的样本效率性。此外，我们还展示了与现有工作相比，我们的算法提供了可比较的次线性遗憾。此外，我们的算法结合了一个均衡求解器和一个单一目标优化次程序，用于求解每个确定性联合策略的正则化收益，从而避免在数据相关的约束条件下求解约束优化问题 (Jin et al. 2020; Wang et al. 2023)，或在复杂的多目标优化问题 (Foster et al. 2023) 中执行抽样过程，因此更适合于实证实现。

Oct, 2023

本文针对多智能体强化学习算法在代理数目增多时出现的采样复杂度指数级增长的现象，提出了一些去中心化的学习算法，并在几个关键的方面上做了优化，同时通过数值仿真验证我们理论的有效性。

Oct, 2021

本文探究了基于模型的强化学习算法在多智能体环境中的样本复杂度，通过两人零和马尔科夫博弈问题的研究发现，此种算法的样本复杂度为大 O （SA（1-γ）-3ε-2）, 优于其他方法，但其依赖于动作空间大小，存在一定局限性。

Jul, 2020

本文研究了多智能体强化学习在部分可观察性下的挑战性任务，其中每个智能体只能看到自己的观察和动作。我们通过考虑广义模型的部分可观察马尔科夫博弈，证明了一个富裕的子类可以使用样本高效的学习方法，从而找到弱显式部分可观察马尔科夫博弈的近似纳什均衡、相关均衡以及粗略相关均衡，当代理数量很小时可在多项式样本复杂度内学得。

Jun, 2022

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

本文提出了一种简单有效的分层信息结构用于多智能体强化学习中的多臂赌博机和马尔可夫决策过程问题，以求克服智能体间的信息不对称带来的挑战，并给出了相应的近似最优的遗憾界。

Nov, 2021

提出了第一种能够在分布式系统下使用函数逼近算法解决多代理强化学习的方法，此算法总能输出马尔可夫序列最优解，并且实现了根据多样性相关均衡（CCE）找到Ɛ- 最优解的最优速率，同时，还提出了一种能够在多样性相关均衡（CCE）中找到策略类受限一致均衡的分布式算法。

Feb, 2023

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

多智能体强化学习在分布式 Q 学习场景中的有限时间分析及样本复杂度结果

May, 2024

本文提出了两种具有函数逼近的分布式学习算法来解决网络智能体的多智能体强化学习问题，这两个算法均为完全去中心化的 Actor-Critic 算法，能够应用于大规模多智能体学习问题中，并在模拟实验中验证了算法的有效性和可收敛性。

Feb, 2018