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基于值分解网络的多智能体意图交流学习算法的创新与突破
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今科技飞速发展的时代,多智能体系统(Multi-AgentSystem,MAS)作为人工智能领域的重要研究方向,正逐渐渗透到各个领域,展现出巨大的应用潜力。多智能体系统由多个自主智能体组成,这些智能体能够在复杂的环境中相互协作、相互竞争,共同完成复杂的任务。其分布式的智能架构赋予了系统强大的适应性和灵活性,使其在处理复杂任务方面具有独特的优势。
在现实世界中,许多任务都具有高度的复杂性和不确定性,传统的集中式系统往往难以应对。例如,在城市交通管理中,需要协调大量的交通参与者,包括车辆、行人、交通信
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