该文综述多智能体强化学习中的值函数分解方法,重点介绍QMIX及其改进。QMIX通过混合网络和非负权重保证集中训练与分散执行的一致性,在SMAC上表现优异。后续研究提出QR-MIX、QFree、DFAC、IQV系列等,引入分位数回归、优势函数等价条件和分布式价值学习,以提升随机性、单调性和表示能力,并在复杂基准中达到先进水平。
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