本文探讨了环境优化问题，提出了无模型解决方案，利用强化学习处理约束条件，阐明环境与绩效的关系。研究了多智能体导航的多种方法，包括实时双层优化算法和基于演员-评论家的适应性策略，展示了在复杂环境中的有效性和优势。

该文将环境作为系统级优化决策变量，提出未排序与排序环境优化问题，兼顾代理人优先级和偏见，并利用强化学习与原始对偶机制构建无模型方案处理约束，揭示环境与绩效的关系。数值结果验证了方法的有效性与适应性。