Chinese content多智能体强化学习新论文：次模轨迹奖励下的贪心算法与近似保证
一篇理论向的多智能体强化学习论文，用 pre-window curvature 把不可加奖励下的策略优化降到多项式时间，还给出近似保证，做 MARL 的可以看看。
#multi-agent reinforcement learning
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Nov 4
Oct 20
Chinese contentCoopUQ：用不确定性感知的协同预测做多机器人社会导航
一篇多机器人导航的新论文，思路是把多机协同的占据预测和不确定性一起喂给强化学习策略，OOD 场景下更稳，代码开源可以直接复现。
Oct 19
Oct 16
Oct 12
Oct 8
Sep 28
Chinese contentHySTAR：用锚定超图改进多智能体强化学习的信用分配
做 MARL 的可以看看这篇，用固定超图解决信用分配漂移，SMAC 上比 MAPPO 提了 16.7%，实验覆盖挺全。
Sep 24
Chinese content演化稳定不等于可学得：多智能体强化学习中合作涌现的新研究
三方博弈里演化理论说合作稳如泰山，但三种 Q-learning 有两种完全学不出来，数值对比很扎眼，做 MARL 的值得看看实验设置。
Sep 17
CoRe-MARL: Cooperative Redistribution Under Unknown Dynamics Using Recurrent Multi-Agent Reinforcement Learning
This research provides a framework for improving supply distribution in emergency management scenarios, which is relevant for any organization dealing with resource allocation under uncertainty.
Sep 7
Jul 28
Papers10:28
Chinese contentTRUAV：分布式多智能体强化学习实现无人机辅助车联网轨迹规划与路由增强这篇论文用表格Q学习做分布式无人机轨迹规划，在200辆车场景下效果逼近集中式深度强化学习，还省带宽省电，值得一看。
Jun 15
Jun 9
Chinese content多智能体强化学习实现任意形状物体协同运输
做多机器人协同运输的团队终于有了能处理真实物体形状和质量分布的方案——不用再手工设计队形，机器人能自主适应。做物流、仓储或服务机器人的开发者值得关注。
May 22
Chinese content多智能体强化学习实现超人类安全竞速，无人机时速超22米
这项研究证明了多智能体强化学习在物理世界交互中的安全优势，做无人机、自动驾驶或机器人协作的团队值得关注——它用竞速场景给出了一个可复现的范式。
May 21
Chinese contentFedCritic：面向6G多小区OFDMA的无服务器联邦批评学习资源分配
6G超密集组网中的干扰管理是业界难题，FedCritic用无服务器联邦学习解决了集中式训练的高开销问题，做无线资源调度和网络优化的研究者可以直接参考其轻量级协调方案。
Chinese contentSLIM：解耦通信与策略，实现带宽受限下的鲁棒多智能体强化学习
做多智能体系统或机器人集群的团队，终于有了一个能直接应对带宽瓶颈的架构——SLIM 解耦通信与策略，带宽砍半性能也不崩，值得在无人机或边缘设备场景里试试。
May 19
Chinese contentLMAC：用LLM推理设计多智能体通信协议，提升MARL性能
做MARL研究的团队终于有了一个利用LLM推理能力来设计通信协议的实用方案，LMAC直接解决了部分可观测性下的信息瓶颈问题，值得在实验环境中试试。