第39章 基于深度强化学习的多智能体协同决策系统研究（2/5）

准确地对多智能体所处的环境进行建模是协同决策的基础。环境可以包括物理空间、其他智能体的状态、任务目标等。

（二）智能体建模

对每个智能体的行为、感知能力、决策机制进行建模，确定智能体的状态空间、动作空间和奖励函数。

（三）协同策略建模

协同策略决定了智能体之间如何相互协作以实现共同目标，常见的协同策略包括集中式策略、分布式策略和混合式策略。

四、基于深度强化学习的多智能体协同决策算法

（一）值函数分解方法

将多智能体的联合值函数分解为单个智能体的值函数之和，从而降低学习的复杂度。

（二）策略梯度方法

通过直接优化智能体的策略来实现协同决策，常见的有 A2C、A3C 等算法。

（三）通信机制