《表6 多智能体强化学习方法分类对比分析》

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《多智能体深度强化学习研究综述》

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建模学习型方法旨在对手或队友策略不可知的情况下以智能体建模的方式对行为进行预测，这类算法一般鲁棒性较强，可以应对多种不同的场景，但计算和建模的复杂度较高，无法适应大型复杂的多智能体系统，所以实际应用较少。表6对多智能体强化学习方法的分类进行了对比分析。