强化学习算法在单代理和多代理场景中的应用
在协调多智能体学习中，强化学习算法被广泛应用。该方法通过引入奖励机制，使得智能体能够通过试错来提升自己的学习效果。在单代理场景中，强化学习算法可以帮助智能体通过与环境的交互，找到最优的行动策略。而在多代理场景中，强化学习算法还可以协调多个智能体之间的合作与竞争关系，实现更优的整体性能。基于强化学习的单代理和多代理的实现算法在实际应用中取得了良好的效果。
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