本文探讨了多智能体强化学习的多种方法，包括强化学习与模型预测控制的结合、去中心化学习、鲁棒性测试框架和深度循环框架。这些方法在智能体协调、控制安全性和样本效率方面表现出显著优势，适用于机器人和无人驾驶等领域。
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