多智能体强化学习控制与决策研究综述

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作   者：

罗彪;  胡天萌;  周育豪;  黄廷文;  阳春华;  桂卫华; 

作者机构：

中南大学自动化学院; 

关键词：

序列决策;  多智能体系统;  博弈论;  强化学习;  协同控制; 

期刊名称：

自动化学报

i s s n：

0254-4156

年卷期：

2025 年 51 卷 003 期

页   码：

510-539

摘   要：

强化学习作为一类重要的人工智能方法,广泛应用于解决复杂的控制和决策问题,其在众多领域的应用已展示出巨大潜力.近年来,强化学习从单智能体决策逐渐扩展到多智能体协作与博弈,形成多智能体强化学习这一研究热点.多智能体系统由多个具有自主感知和决策能力的实体组成,有望解决传统单智能体方法难以应对的大规模复杂问题.多智能体强化学习不仅需要考虑环境的动态性,还需要应对其他智能体策略的不确定性,从而增加学习和决策过程的复杂度.为此,梳理多智能体强化学习在控制与决策领域的研究,分析其面临的主要问题与挑战,从控制理论与自主决策两个层次综述现有的研究成果与进展,并对未来的研究方向进行展望.通过分析,期望为未来多智能体强化学习的研究提供有价值的参考和启示.