总结这段话的结论：在多智能体环境中传统的强化学习算法面临一个主要问题。由于每个智能体都在不断地学习和改进自己的策略因此从每个智能体的角度来看环境是动态的、不稳定的这与传统强化学习的收敛条件不符合。在一定程度上仅改变智能体自身的策略并不能使其适应动态不稳定的环境。

在多智能体环境中，传统的强化学习算法面临着一个主要问题，即每个智能体都在不断地学习和改进自己的策略，导致环境具有动态和不稳定的特性，这与传统强化学习的收敛条件不符合。因此，仅仅改变智能体自身的策略是不足以使其适应动态不稳定的环境的。

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