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在这些情况下表现良好。研究提出了实用建议，并进行了实证验证。

该论文介绍了一种扩展的 Mirror Descent 方法，用于克服合作多智能体强化学习设置中的挑战。提出的 Heterogeneous-Agent Mirror Descent Policy Optimization 算法通过解决信任域问题的近似解来迭代更新智能体策略，保证了稳定性并提高了性能。HAMDPO 在 Multi-Agent MuJoCo 和 StarCraftII 任务上的评估结果表明其优越性，是解决合作 MARL 问题的一种有希望的方法。

该论文介绍了一种扩展的 Mirror Descent 方法，用于克服合作多智能体强化学习设置中的挑战。提出的 HAMDPO 算法通过解决信任域问题的近似解来迭代更新智能体策略，保证了稳定性并提高了性能。HAMDPO 能够处理多样化智能体在各种 MARL 问题中连续和离散的动作空间。在评估中，HAMDPO 在 Multi-Agent MuJoCo 和 StarCraftII 任务上表现优越。该算法是解决合作 MARL 问题的一种有希望的方法，可能还可以扩展到解决 MARL 领域中的其他挑战性问题。

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。

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在这些情况下表现良好。研究提出实用建议，并在多个领域进行了实证验证，有助于开发更强大的多智能体强化学习算法。

该文介绍了一种名为COMPOSER的控制策略，将蛇形机器人视为模块化机器人，并将其控制形式化为合作多智能体强化学习问题，以提高其合作行为和降低高维度。COMPOSER在五个任务中取得了最高的成功率，并证明了其对模块损坏的增强鲁棒性和显着的零-shot泛化能力的优势。