多智能体强化学习

研究人员提出HyPOLE框架，利用超属性规范指导部分可观测环境下的多智能体强化学习，在多个基准测试中表现优于基线方法。

研究人员提出一种分层多智能体强化学习框架，通过约束流形控制实现理论安全保证与高效协调的统一，在保持近乎完美安全率的同时获得优异性能表现。