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

本文综述了分布式学习算法在无人机群体中的应用，重点分析了其在通信服务、无线资源分配、用户分配、感知和卫星通信等方面的应用，并介绍了其在无线通信系统中的若干先进应用，并讨论了使用 DL-enable 的 UAV 群组所能解决的问题和挑战，同时提出未来的研究方向和开放性问题。

Jan, 2023

本研究利用多智能体强化学习（MARL）的方法，结合使用自主无人机和图神经网络的通信机制，实现了高效率的森林植树方案，并且实验结果证实，与没有通信机制的多智能体方案相比，通过通信机制能够促进智能体间的合作，提高种植地区的准确性，增加植树数量，降低风险，表现出更好的效果。

Nov, 2022

本研究提出一种基于深度强化学习的自主建模人工群体的方法，以解决手动创建过程时间复杂且不切实际的问题。该方法通过对静态和动态障碍物及阻力的建模，实现了多目标追踪和鲁棒群体形成，而采用的策略包括动态群体管理、避免障碍与追踪对象及岛屿建模。创新的基于策略的深度强化学习算法取得了显著的结果，表明该方法在复杂环境下显著提高了群体导航和追踪多个目标的能力。

Feb, 2022

通过整合多智能体增强学习和控制理论方法，本文提出了一种混合方法来解决安全关键环境中的复杂合作任务，包括一个新颖的设定更新算法以动态调整智能体位置以保持安全条件而不影响任务目标。实验证明相比传统的多智能体增强学习策略，该方法在任务性能和安全违规方面取得了显著优势。研究结果表明，将安全控制与学习方法相结合不仅增强了安全合规性，还实现了良好的任务目标性能。

Apr, 2024

提出一种基于多智能体强化学习和图神经网络通讯层的方法，在火灾管理资源分配中，通过通信环境特征和部分可见火灾，实现协作分配资源，优于贪心启发式基线和单智能体设置，并展示了自动课程和开放性对其泛化能力的改善。

Apr, 2022