PPS-QMIX: 周期性参数共享加速多智能体强化学习的收敛

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多智能体强化学习中的训练过程耗时，当前研究通过引入集中化函数和周期性参数共享机制，有效加速了训练过程，并在 StarCraft Multi-Agent Challenge 中取得了显著性能提升。

该研究发现合作多智能体强化学习中的价值分解和参数共享可能导致问题和不良结果，而个体策略的策略梯度方法表现良好。研究提出了实用建议，并在多个领域进行了实证验证。希望该研究对开发更强大的多智能体强化学习算法有所帮助。