RLC 2026 论文以动力系统视角研究多智能体强化学习

一篇题为《An Agent-Centric Dynamical Systems Perspective on Multi-Agent Reinforcement Learning》的论文将在 RLC 2026 上发表。该研究从个体智能体层面将多智能体强化学习（MARL）与动力系统理论相结合，把 MARL 训练建模为耦合随机动力系统，以刻画智能体间交互及环境动力学，并借助动力系统理论分析智能体行为的稳定性与安全性。

2026-08-17 ~ 2026-08-17 · 2 条相关