多智能体环境下强化学习算法的挑战与局限
在多智能体环境中，传统的强化学习算法存在一个主要问题：由于每个智能体都在不断地学习和改进自己的策略，环境从每个智能体的角度来看是动态的、不稳定的，这与传统强化学习的收敛条件不相符。因此，仅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。
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在多智能体环境中，传统的强化学习算法存在一个主要问题：由于每个智能体都在不断地学习和改进自己的策略，环境从每个智能体的角度来看是动态的、不稳定的，这与传统强化学习的收敛条件不相符。因此，仅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。
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