本研究基于深度神经网络，提出两种学习策略（RIAL和DIAL），探究在多智能体感知与互动的环境下，通过学习通信协议最大化共享效益的问题。研究表明通过这种中心化学习、分散式执行的方法能够在通信难题和多智能体计算机视觉问题领域中实现端到端的协议学习。

May, 2016

本文研究深度强化学习在多智能体领域的应用，提出一种基于演员-评论家方法的适应性策略，可成功学习需要多智能体协作的复杂策略，并通过使用每个智能体的策略集进行训练，得到了更强大、更健壮的策略。在合作和竞争场景中，我们的方法相比现有方法能够发现各种物理和信息协调策略。

Jun, 2017

探索使用强化学习解决多智能体问题，将多智能体强化学习问题视为分布式优化问题处理，假设多智能体群体中每个智能体的策略在参数空间中相近且可以用单一策略代替，结果表明该算法在协作和竞争任务上比现有方法更加有效。

May, 2018

此篇论文介绍了多智能体深度强化学习的不同方法，包括非静态性、部分可观测性、连续的状态和操作空间、多智能体训练机制、多智能体转移学习，并分析和讨论了这些方法的优缺点及其相关应用，旨在促进更加健壮和高效的多智能体学习方法的发展。

Dec, 2018

本文提出了一个基于深度确定性策略梯度的多智能体训练框架，利用存储设备并发端到端学习明确的通信协议，来提高小规模系统中智能体的协作和性能，同时研究了不同通信模式对性能的影响。

Jan, 2019

这篇论文通过深度强化学习中的自我对战迭代程序展示了如何创建越来越多样化的交通场景并学习多智能体协作策略提高合并操作成功率。

Jan, 2020

本文提出了一种基于局部通信学习的新方法来解决存在大量代理并存的多代理强化学习挑战，其中我们设计了一种利用深度卷积提取局部关系和在邻近代理之间学习局部通信的新通信协议，在此基础上，我们显式地学习联合动作的影响，并引入均场近似来减少代理之间的交互规模，可以更有效地协调邻近代理的行为，并在不同任务中表现良好。

Mar, 2022

本文介绍了一种基于深度强化学习的多智能体协作方法，通过分布式学习实现了高效的策略搜索，并在合作变道场景中进行了仿真和实际案例验证。

Jun, 2022

本文概述了自主智能体的研究领域和目标，围绕多智能体强化学习、协作、与其他自主智能体的互动、基于内部动机的学习、课程学习等问题提出了自主智能体的开放性问题。

Aug, 2022

本文探讨了应用深度强化学习（Deep reinforcement learning, DRL）到机器人群体控制中的挑战，并提出了一种基于部分可观察马尔科夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process, POMDP）的解决方案，通过比较几个深度强化学习算法的表现，证明了全局状态预测（Global State Prediction, GSP）可以提高性能和鲁棒性。

Jun, 2023