集中批评学习方法详解及对比分析

在多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）领域，集中批评学习（Centralized Critic Learning）是一种有效的方法，用于解决多个智能体在共享环境中协同工作的挑战。集中批评学习通过集中化的价值估计，增强了智能体间的协作与协调能力。下面简要地讲解四种典型的集中批评学习算法：
COMA（Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients）
MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）
MAPPO（Multi-Agent Proximal Policy Optimization）
HATRPO（Hierarchical Trust Region Policy Optimization）

目录

1. 集中批评学习概述