一、多智能体强化学习通信的核心挑战 在多智能体系统（MAS）中，智能体需通过通信协作完成复杂任务（如机器人编队、自动驾驶车队协调）。然而，当系统存在对抗性智能体（对手）时，通信内容可能被干扰或利用，导致……
多智能体强化学习通信中的对手建模：策略与实现 摘要 在多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）领域，智能体间的通信与对手建模是提升系统整体性能的关键。对手建模旨在通过分析对手的行为……
一、引言：多智能体强化学习与通信的交汇点 在复杂的多智能体系统中，智能体之间的有效通信是提升整体性能的关键。特别是在竞争或合作-竞争环境中，理解对手的行为模式和策略选择对于制定最优决策至关重要。多智能……
