将多智能体的联合值函数分解为单个智能体的值函数之和，从而降低学习的复杂度。

（二）策略梯度方法

通过直接优化智能体的策略来实现协同决策，常见的有 A2C、A3C 等算法。

（三）通信机制

智能体之间通过通信来共享信息，提高协同决策的效果，如基于消息传递的算法。

（四）对手建模

考虑对手的策略和行为，以制定更有效的协同策略。

五、基于深度强化学习的多智能体协同决策系统的应用

（一）机器人协作

多个机器人在工厂生产线上协同工作、执行搜索救援任务等。

（二）智能交通

车辆之间的协同驾驶，优化交通流量，提高交通安全。

（三）军事领域

多无人机或无人战车的协同作战。

（四）资源分配

在云计算、网络资源分配等场景中实现高效的资源利用。

六、挑战与解决方案

（一）环境的不确定性和动态性

采用更鲁棒的学习算法、增加模型的适应性和泛化能力。