请改写以下段落让其更有逻辑重点突出：第4章描述了传统强化学习算法在处理现实复杂环境下的多智能体避碰决策问题时遇到的挑战包括维度爆炸、计算复杂和避碰成功率下降。在此背景下提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法MADDPG的多智能体避碰决策方法。该方法借鉴了多智能体强化学习MARL的思想并采用了集中训练分散执行CTDE的算法框架。针对多智能体避碰问题进行建模设计状态空间设计奖励函数对MADDPG

第4章主要介绍了传统强化学习算法在处理现实复杂环境下的多智能体避碰决策问题时所遇到的挑战。这些挑战包括维度爆炸、计算复杂和避碰成功率下降等问题。针对这些问题，本研究提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法（MADDPG）的多智能体避碰决策方法。该方法借鉴了多智能体强化学习（MARL）的思想，并采用了集中训练分散执行（CTDE）的算法框架，以解决多智能体协作问题。同时，本研究对MADDPG算法的奖惩机制进行了改进，以更好地适应避碰问题。

针对多智能体避碰问题，本研究进行了建模，并设计了状态空间和奖励函数。在仿真环境下，本研究设计了智能体数量增加、多随机进入点的三维实验场景，并使用基于MADDPG的多智能体避碰方法进行训练。同时，本研究还将训练结果与PPO2、SAC、DDPG算法进行了对比。实验结果表明，基于MADDPG的多智能体避碰方法具有较好的协作能力，算法性能更稳定、避碰成功率更高，彰显了多智能体深度强化学习算法在多智能体避碰决策问题方面的优越性。