本文提出了一种分布式的多智能体强化学习算法，可用于团队的无人机，通过使用协调均衡博弈解决动态联合行动的复杂问题，以及利用高效的函数逼近技术解决大量的状态空间表示挑战，通过仿真和实际实现验证了该无人机团队成功学习完成任务。

Mar, 2018

本文提出了一种基于 Multi-Agent Reinforcement Learning 的 Federated learning 框架 - FedMarl，该框架不仅可以显著提高模型精度，还能大幅降低处理延迟和通信成本，从而解决了 Federated learning 在实际应用中的训练效率问题。

Jan, 2022

本文探讨了使用无人机作为空中基站提供无线通信服务的动态资源分配问题，并通过多智能体强化学习框架实现了长期收益的最大化。研究结果表明，该算法在信息交互开销和性能提升之间取得了良好的平衡。

Oct, 2018

基于量子供应链，并结合多智能体强化学习和量子优势，提出了一种能够实现多智能体合作、有效利用参数和快速收敛的量子 MARL 算法，并引入了投影值测量技术来进一步提高可伸缩性。

Aug, 2023

提出了一种使用多智能体强化学习的全分布式负载平衡解决方案，通过智能地分布物联网工作负载，在提供公平资源利用的同时优化等待时间，从而最小化等待时间并改善端到端执行延迟。

May, 2024

在 5G 移动通信时代，研究聚焦于无人机和移动边缘计算技术方面出现了显著增长。本研究提出了一种名为个性化联邦深度强化学习（PF-DRL）的新解决方案，用于多无人机轨迹优化。模拟结果表明，该算法具有更快的收敛速度和改善服务质量，优于其他基于深度强化学习的方法。

Sep, 2023

本文介绍了一种新型的基于量子机器学习的自主多无人机控制框架 - 量子多无人机强化学习框架，并在该框架下经过充分的训练和分析，实现了合理的回报收敛和服务质量表现，具有更稳定的训练结果及优秀的训练过程分析功能。

Nov, 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

本研究旨在探讨在联邦学习中，一种针对无人机的在线轨迹设计问题，其中多个不同的社区存在，每个社区被唯一的任务定义所学习。在这种情况下，每个社区的空间分布设备通过无人机提供的无线链接协作贡献于对其社区模型的培训。通过引入一种启发式指标，我们提出了使用凸优化技术和图论一起优化无人机轨迹和设备调度的代理目标，以加速所有任务的学习进程，并且通过模拟实验证明了我们的解决方案相对于其他手动选择的静态和移动无人机部署基线的卓越表现。

Jun, 2022