Multi Agent Reinforcement Learning

L'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL) vise à résoudre des problèmes complexes en intégrant plusieurs agents qui se concentrent sur différentes sous-tâches. Cette approche implique généralement deux types de systèmes multi-agents : les systèmes indépendants et les systèmes coopératifs. Le MARL non seulement améliore l'efficacité de l'exécution des tâches, mais aussi la robustesse et l'adaptabilité du système, offrant ainsi une valeur d'application considérable.