Mehragenten-Reinforcement-Lernen

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) zielt darauf ab, komplexe Probleme durch die Integration mehrerer Agenten zu lösen, die sich auf verschiedene Teilprobleme konzentrieren. Dieser Ansatz umfasst in der Regel zwei Arten von Mehragentensystemen: unabhängige Systeme und kooperative Systeme. MARL verbessert nicht nur die Effizienz der Aufgabenbearbeitung, sondern steigert auch die Robustheit und Anpassungsfähigkeit des Systems, was einen breiten Anwendungswert bietet.