【摘 要】
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作为机器学习和人工智能领域的重要分支之一，完全合作类多智能体深度强化学习以一种通用的方式将深度强化学习的表达决策能力和多智能体系统的分布协作能力有效结合，为完全合作类多智能体系统中的无模型序贯决策问题提供了一种端对端的解决方案。首先，对深度强化学习的基本原理进行阐述，并从基于值函数、基于策略梯度和基于演员-评论家三个主要方向对单智能体深度强化学习的发展进行了总结；其次，分析了多智能体深度强化学习面
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作为机器学习和人工智能领域的重要分支之一，完全合作类多智能体深度强化学习以一种通用的方式将深度强化学习的表达决策能力和多智能体系统的分布协作能力有效结合，为完全合作类多智能体系统中的无模型序贯决策问题提供了一种端对端的解决方案。首先，对深度强化学习的基本原理进行阐述，并从基于值函数、基于策略梯度和基于演员-评论家三个主要方向对单智能体深度强化学习的发展进行了总结；其次，分析了多智能体深度强化学习面临的主要挑战和主要的训练框架；之后，依据实现最大团队联合奖励方式的不同，将完全合作类的多智能体深度强化学习划分为基于独立学习、基于通信学习、基于协作学习和基于奖励函数塑造四大类，并分别进行了总结分析；最后，从解决实际问题的角度出发，对完全合作类多智能体深度强化学习算法的未来发展方向进行了展望。
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