多智能体路径规划（multi-agent path finding，MAPF）是为多个智能体规划路径的问题，关键约束是多个智能体同时沿着规划路径行进而不会发生冲突按照规划方式不同：MAPF算法分为集中式规划算法和分布式规划算法，集中式规划算法是最经典和最常用的MAPF算法，主要分为基于A*搜索、基于冲突搜索、基于代价增长树和基于规约四种算法；分布式执行算法分为专家演讲型，改进通信型和任务分解型三种

关于协作式多智能体强化学习的简介。

多智能体路径规划（multi-agent path finding，MAPF）是为多个智能体规划路径的问题，关键约束是多个智能体同时沿着规划路径行进而不会发生冲突按照规划方式不同：MAPF算法分为集中式规划算法和分布式规划算法，集中式规划算法是最经典和最常用的MAPF算法，主要分为基于A*搜索、基于冲突搜索、基于代价增长树和基于规约四种算法；分布式执行算法分为专家演讲型，改进通信型和任务分解型三种

多智能体路径规划（multi-agent path finding，MAPF）是为多个智能体规划路径的问题，关键约束是多个智能体同时沿着规划路径行进而不会发生冲突按照规划方式不同：MAPF算法分为集中式规划算法和分布式规划算法，集中式规划算法是最经典和最常用的MAPF算法，主要分为基于A*搜索、基于冲突搜索、基于代价增长树和基于规约四种算法；分布式执行算法分为专家演讲型，改进通信型和任务分解型三种