强化学习 (RL) 在多智能体系统中发挥着关键作用，它使自主智能体能够通过与其他智能体交互过程中的试错来学习最佳行为。 在此类系统中，每个智能体都在共享环境中运行，并且他们的行为会影响他们自己的奖励以及其他智能体的奖励。 强化学习提供了一个框架，供智能体随着时间的推移调整其策略，从而在个人目标与与其他智能体合作、竞争或共存的需求之间取得平衡。 例如，在交通控制系统中，自动驾驶汽车（智能体）可以使用强化学习来学习如何在没有碰撞的情况下高效地通过十字路口，并根据附近车辆的行为调整他们的决策。
多智能体强化学习中的一个关键挑战是处理非平稳性——其他智能体也在学习和改变他们的策略，这使得环境变得不可预测。 传统的强化学习算法是为单智能体设置设计的，它们通常会在这里遇到困难，因为它们假设环境是静态的。 为了解决这个问题，可以使用去中心化学习（智能体独立行动）或集中式训练与去中心化执行（智能体在训练期间共享信息，但在行动时是自主的）等技术。 例如，在仓库机器人系统中，机器人可以一起训练以优化物品拣选路线，但独立执行任务。 MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）或 QMIX（混合各个智能体 Q 值）等算法专门设计用于通过对智能体的决策如何相互影响进行建模来处理这些动态。
多智能体强化学习的实际应用涵盖游戏 AI、机器人和经济学等领域。 在竞争场景中，例如视频游戏机器人（例如，星际争霸或 Dota 2），智能体通过预测对手的策略来学习如何战胜对手。 在协作环境中，例如灾难响应无人机，智能体可以协作绘制灾难区域地图，同时避免重叠。 强化学习还有助于混合设置，例如网约车平台，司机竞争乘客，但必须共同平衡供需。 这些示例突出了强化学习在使智能体能够适应复杂、不断发展的交互方面的灵活性——无论是通过竞争、合作还是两者兼而有之——同时保持系统范围的效率。