第39章 基于深度强化学习的多智能体协同决策系统研究（4/5）
六、挑战与解决方案
（一）环境的不确定性和动态性
采用更鲁棒的学习算法、增加模型的适应性和泛化能力。
（二）通信限制
设计高效的通信协议，减少通信量，或者采用无通信的协同方法。
（三）多智能体之间的冲突与竞争
引入协调机制和冲突解决策略，平衡个体利益和集体利益。
（四）训练效率和收敛性
采用分布式训练、优化算法参数等方法提高训练效率。
七、实验与结果分析
（一）实验设置
本章未完，下一页继续
六、挑战与解决方案
（一）环境的不确定性和动态性
采用更鲁棒的学习算法、增加模型的适应性和泛化能力。
（二）通信限制
设计高效的通信协议，减少通信量，或者采用无通信的协同方法。
（三）多智能体之间的冲突与竞争
引入协调机制和冲突解决策略，平衡个体利益和集体利益。
（四）训练效率和收敛性
采用分布式训练、优化算法参数等方法提高训练效率。
七、实验与结果分析
（一）实验设置
本章未完，下一页继续