多智能体环境中的强化学习挑战：动态环境与收敛性问题

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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