合作强化学习中功率规范化的好处

transfer empowerment 方法通过度量智能体间的潜在影响，提升多智能体的协作和鲁棒性。

信息理论正则化和共享神经网络架构促进代理间的协作和多样性，在复杂任务中表现优越。

分层多智能体强化学习框架适用于管理大规模电力网络，性能与单智能体方法相当。

基于对抗训练的解决方案增强了强化学习算法在电网控制系统中的安全性和鲁棒性。

传统正则化技术改善了多智能体强化学习的学习效果，特别是在困难任务中。

Moment-Matching Policy Diversity 方法通过形式化策略差异生成不同团队策略，简化了任务复杂性。

脱机分歧规则化多智能体演员 - 评论家框架 (DMAC) 显著提高了现有 MARL 算法的性能。

基于多智能体强化学习的安全限制算法有效解决了电力网络中的主动电压控制问题。

多智能体连续动态策略梯度（MACDPP）方法提升了多智能体控制的样本效率和学习能力。