研究人员打造基准测试框架，填补竞争型多智能体强化学习平台空白

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随着 AI 的发展，多智能体强化学习已经成为领域内的重要研究方向之一。 与单智能体强化学习相比，多智能体强化学习不仅需要对环境进行探索，还需要考虑其他玩家的策略变化，由此产生的额外的非平稳性往往会给开发者带来更大的挑战。 而要想提出一个好算法，首先需要一个好的基准测试框架，以便统一衡量各个算法在一系列具有代表性的任务上的性能。 例如，在单智能体强化学习中，研究者经常使用 Atari 游戏和 MuJoCo 机器人控制任务，来测试算法的表现，并以此为基础提出了一系列基准测试框架。 日渐完善的基准测试框架，也促使研究者们设计出更加通用、更加高效的单智能体强化学习算法。 举例来说，近端策略优化因其在各个基准测试上的卓越表现，已经成为目前最常用的强化学习算法之一。 清华大学本科毕业生、美国普林斯顿大学 ………………………………