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学习以团队为基础的导航：多智能体路径规划的深度强化学习技术综述
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为PRIMAL的新的多智能体路径规划框架，结合了强化学习和模仿学习。该框架能够在部分可观测的环境中在线反应式规划路径，并具有隐式协调性。通过引入专家规划器的演示、奖励重新塑造和环境抽样，该框架扩展了以前在协作策略的分布式学习方面的工作。最终，该研究通过模拟机器人实验验证了所学策略的性能。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为PRIMAL的新的多智能体路径规划框架。
- PRIMAL框架结合了强化学习和模仿学习，用于训练全分散策略。
- 该框架能够在部分可观测的环境中在线反应式规划路径，具有隐式协调性。
- 通过引入专家规划器的演示、奖励重新塑造和环境抽样，扩展了协作策略的分布式学习。
- 研究通过模拟机器人实验验证了所学策略的性能。
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