本文提出了一种联邦上置信界值迭代算法（Fed-UCBVI），旨在解决联邦学习中的后悔最小化问题。该算法在异构代理环境中具有低通信复杂度和高学习效率。

本文回顾了去中心化多智能体强化学习的研究进展，重点在于多个代理在无中央控制下的协作决策。研究涵盖了多种算法，包括基于LTDE-Neural-AC的自驾车模型、异构代理镜像学习框架和基于合作图的CG-MARL算法，旨在提高学习效率并解决稀疏奖励问题。此外，探讨了异构团队的合作与协调，提出了HARL算法以增强异构智能体的稳定性和有效性。