多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个分支，专注于在含有多个智能体（agent）的环境中学习。在这类环境中，每个智能体不仅要考虑环境的状态和如何通过其动作来最大化自己的长期回报，还需要考虑其他智能体的存在和行为对自己策略的影响。多智能体系统在现实世界中非常常见，比如自动驾驶汽车、机器人协作、经济模型和社交网络分析等领域。

一、数字孪生和元宇宙的量化特征二、新一轮大数据与人工智能变革三、元学习和机器自动建模新时代

Linux概述什么是Linux类UNIX的操作系统；多用户、多任务、多线程、多CPU；有一个桌面系统可以在多个硬件平台运行源码可获得UNIX操作系统（尤尼斯），是一个强大的多用户、多任务操作系统，支持多种处理器架构，按照操作系统的分类，属于分时操作系统，最早由KenThompson、Dennis Ritchie和Douglas McIlroy于1969年在AT&T的贝尔实验室开发Linux