研究开发了一种多智能体强化学习算法，用于优化多个多基站多小区网络的能耗和服务质量。该算法通过协作和决策，在低流量和高流量时段分别减少了约8.7%的功耗和提高了约19%的能源效率。

该研究开发了一种多智能体强化学习算法，用于优化多个多基站多小区网络的能耗和服务质量。该算法通过协作基站控制策略，在低流量和高流量小时内分别减少了约8.7%的功耗和提高了约19%的能源效率。

该研究开发了一种多智能体强化学习算法，用于降低多基站多小区网络的能耗并提高服务质量。该算法通过协作基站控制策略，在低流量小时内减少了约8.7%的功耗，在高流量小时内提高了约19%的能源效率。

本文介绍了MetaDrive驾驶仿真平台，用于研究机器自我行驶的强化学习算法。通过构建各种任务和基准测试，评估了机器在不同场景下的行为，并提出了安全强化学习算法和多智能体强化学习算法的基准测试。训练循环的增加可以提高机器的推广能力。