"多智能体深度强化学习：群体智能任务优化的新挑战"

多智能体系统由多个具有一定传感、计算、执行能力的个体组成。每个智能体具有一定的独立性和自主性，能够自主学习、推理和规划并选择适当的策略解决子问题。通过多个具备简单智能的个体相互协作实现复杂的智能，多智能体系统在降低单个智能体复杂程度的同时，有效提高了整个系统的鲁棒性、可靠性和灵活性。近年来，随着通信和网络技术的快速发展，多智能体系统在交通运输、工业生产等多个领域都有广泛和深入的应用。面对越来越多的大规模复杂问题，单智能体集成的解决方案将面临各种资源和条件的限制。如何开发具有群体智能的多智能体系统，高效优化的完成任务，是人工智能和自动化领域面临的新的挑战。 伴随着计算和存储能力的大幅提升，深度学习在人工智能领域获得了巨大的成功。在此背景下，产生了由深度学习和强化学习结合的深度强化学习（Deep reinforcement learning, DRL）。深度强化学习将感知、学习、决策融合到同一框架，实现了从原始输入到决策动作“端到端”的感知与决策，并在游戏领域取得了令人兴奋的成果。 然而，现有的深度强化学习方法主要集中在单一智能体的问题上，很少涉及多智能体系统的学习和决策。多智能体深度强化学习面临着一系列关键科学问题。首先是多智能体系统中的学习与合作问题。在多智能体系统中，个体之间存在着相互作用和合作关系，如何实现多智能体系统中个体之间的学习和协作是一个复杂而且具有挑战性的问题。其次是多智能体系统中的策略优化问题。多智能体系统中存在着大量的策略空间，如何在复杂动态环境下高效地优化多智能体系统的策略成为了一个亟待解决的问题。另外，多智能体系统的鲁棒性和韧性问题也是多智能体深度强化学习中需要解决的重要问题。 多智能体深度强化学习的研究可以为解决交通运输、工业生产等领域中的复杂实际问题提供有效的解决方案。同时，多智能体深度强化学习的研究也将推动深度学习和强化学习等人工智能领域的发展。未来的研究可以从多智能体系统中学习和决策、多智能体系统中的策略优化、多智能体系统的鲁棒性和韧性等方面展开，以解决多智能体深度强化学习中的关键科学问题，推动相关领域的发展并为实际应用提供有效的解决方案。