本研究提出了一种新算法，使多个机器人能够高效协调，平衡中央集权与去中心化的决策。重点关注权重最大化问题，引入非相邻信息的集中化概念，并探讨了基于观察的控制器学习算法和分布式强化学习，以提升多智能体系统的性能。通过结合卷积神经网络和图神经网络，解决了多机器人路径规划中的通信问题，并验证了其有效性。

本文介绍了构建障碍盾牌的方法，通过选择真实转移函数的样本，提取基于分区的双人安全游戏的有限表示。实验证明了统计安全保证，并研究了障碍盾牌对控制器学习的影响。

本文介绍了构建障碍盾牌的方法，通过选择真实转移函数的样本，提取基于分区的双人安全游戏的有限表示。实验证明了强大的统计安全保证，并研究了障碍盾牌对控制器学习的影响。

该研究提出了一种多保真度的设计探索策略，通过Hyperband方法改善协同设计中控制器学习的样本效率，并将学习到的控制器与设计空间相结合，以warm-start新的控制器学习问题。实验结果表明，该方法在广泛的代理设计问题上比基准方法更为优越，同时还呈现出设计简化和非直观设计改变等有趣的设计变化。