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多智能体系统是深度强化学习、多智能体系统、博弈论的交叉领域，主要解决在具有多个决策主体的复杂环境中，每个智能体在合作、竞争、混合博弈场景下如何通过优化自身效用函数、通过智能体之间的交互博弈寻找最优策略的问题。
主要研究内容：
（1）开放环境下的通用单智能体、多智能体强化学习理论、方法与应用；
（2）智能体建模与人工智能算法；面向供应链的人工智能决策方法；
（3）大规模、智能化、网络化、多层次、多尺度、多模式、非线性、不确定时变动态系统的建模、分析、模拟、预测、优化和控制。
