请结合具体示例给出多智能体强化学习的国内外研究现状，要求先国外研究现状，再国内研究现状，900字左右

国外研究现状：

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是近些年人工智能领域的热点之一。目前，国外的相关研究主要集中在以下几个方面：

1. 协同控制问题

协同控制是指多个智能体共同完成一个任务，需要相互协调合作。例如，多个机器人协作完成物品搬运任务。针对这个问题，研究者们提出了许多方法，如基于策略的MARL算法、基于价值的MARL算法等。其中，基于策略的MARL算法是比较常用的方法之一，它可以通过学习每个智能体的策略来实现协同控制，例如，PolicyGradient算法。

2. 对抗博弈问题

对抗博弈是指多个智能体之间存在竞争关系，例如，围棋、国际象棋等游戏。针对这个问题，研究者们提出了很多算法，如Q-learning、Actor-Critic算法等。其中，Q-learning是一种经典的MARL算法，能够训练出对手的最佳响应策略，从而使得多个智能体之间达到纳什均衡。

3. 神经网络结构

近年来，神经网络在MARL中的应用越来越广泛。研究者们提出了很多基于神经网络的MARL算法，如深度Q网络、深度协同Q网络等。这些算法通过引入神经网络结构，可以学习到更复杂的策略。

国内研究现状：

相比于国外，国内的MARL研究相对较少，但是也有一些研究者在这个领域开展了相关研究。

1. 分布式多智能体强化学习

分布式多智能体强化学习是指多个智能体可以在不同的计算机上运行，并通过网络进行通信和协作。国内的研究者在这个领域也做了一些探索，例如，提出了基于异步Actor-Critic算法的分布式MARL算法。

2. 多智能体路径规划问题

多智能体路径规划是指多个智能体需要在同一时间完成不同的任务，并且需要避免碰撞。国内的研究者通过引入不同的惩罚项和奖励项，设计了一些适用于多智能体路径规划问题的MARL算法。

3. MARL在自动驾驶领域的应用

自动驾驶是一个需要多个智能体协同完成的任务，因此，MARL在这个领域的应用也受到了研究者的关注。国内的研究者通过引入多智能体协同控制算法，提高了自动驾驶的安全性和效率。

总的来说，国内的MARL研究相对于国外还处于起步阶段，但是也有一些有意义的研究成果。未来，随着人工智能技术的不断发展，相信国内的MARL研究会越来越活跃。