第39章 基于深度强化学习的多智能体协同决策系统研究（2 / 2）

协同策略决定了智能体之间如何相互协作以实现共同目标，常见的协同策略包括集中式策略、分布式策略和混合式策略。

四、基于深度强化学习的多智能体协同决策算法

（一）值函数分解方法

将多智能体的联合值函数分解为单个智能体的值函数之和，从而降低学习的复杂度。

（二）策略梯度方法

通过直接优化智能体的策略来实现协同决策，常见的有A2C、A3C等算法。

（三）通信机制

智能体之间通过通信来共享信息，提高协同决策的效果，如基于消息传递的算法。

（四）对手建模

考虑对手的策略和行为，以制定更有效的协同策略。

五、基于深度强化学习的多智能体协同决策系统的应用

（一）机器人协作

多个机器人在工厂生产线上协同工作、执行搜索救援任务等。

（二）智能交通

车辆之间的协同驾驶，优化交通流量，提高交通安全。

（三）军事领域/