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电力系统拓扑优化的多智能体强化学习
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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
本文介绍了去中心化多智能体强化学习，该领域研究多个代理在公共环境中执行顺序决策，无需中央控制器的协调。该设置广泛应用于机器人、无人驾驶车辆、移动传感器网络和智能电网的控制和操作。
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关键要点
- 去中心化多智能体强化学习是多智能体强化学习的一个分支领域。
- 该领域研究多个代理在公共环境中执行顺序决策，无需中央控制器的协调。
- 代理通过通信网络与邻居交换信息。
- 去中心化多智能体强化学习在机器人、无人驾驶车辆、移动传感器网络和智能电网的控制和操作中具有广泛应用。
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