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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