In den letzten Jahren hat sich das Multi-Agenten-Verstärkungslernen zu einem strahlenden Stern auf dem Gebiet des Verstärkungslernens entwickelt und sein enormes Potenzial in zahlreichen Anwendungsszenarien gezeigt. Die Belohnungsfunktion, die Bewertungskriterien und ein Rückkopplungsmechanismus festlegt, leitet den intelligenten Agenten dabei an, seine Umgebung zu erkunden und die besten Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig liefern die Kooperationsziele auf makroebene eine Lernbahn für den Agenten und stellen sicher, dass die individuellen Verhaltensrichtlinien mit den Gesamtzielen des Systems hochgradig konsistent sind. Die Wechselwirkung zwischen Belohnungsstruktur und Kooperationszielen stärkt nicht nur die Effektivität einzelner intelligenter Agenten, sondern fördert auch die Zusammenarbeit zwischen Agenten, was Anreiz und Richtung für die Entwicklung kollektiver Intelligenz und das reibungslose Funktionieren multipler Agentensysteme bietet. Dieser Artikel untersucht eingehend Methoden zur Gestaltung der Belohnungsstruktur und Optimierungsstrategien für Kooperationsziele im Multi-Agenten-Verstärkungslernen und untersucht die neuesten wissenschaftlichen Fortschritte in diesem Bereich im Detail. Darüber hinaus werden die Anwendung von Simulationsumgebungen in Kooperationsszenarien untersucht, diskutiert die zukünftigen Entwicklungen in diesem Bereich und potenzielle Forschungsrichtungen, um eine prospektive Perspektive und Inspiration für zukünftige Forschung zu bieten.

Multi-Agenten-Verstärkungslernen (MARL); Kooperatives Rahmenwerk; Belohnungsfunktion; Optimierung des Kooperationsziels