优化求解同时移动的去中心化部分可观测马尔可夫决策过程：顺序中央规划方法

这项研究解决了去中心化部分可观测马尔可夫决策过程中的可扩展性问题，提出了一种顺序移动中央训练的新方法。该方法利用顺序移动统计数据来优化决策过程，并证明了价值函数的特性，显著减少了备份操作的复杂性。实验结果表明，这种新方法在多智能体系统中表现优越，推动了高效规划和强化学习的发展。