多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL，旨在解决多个智能体在共享环境中通过与环境和其他智能体交互来学习最优策略的问题。

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个分支，其主要关注如何使智能体（Agent）通过与环境的交互学习，以在面临不同情境时做出最优决策。在强化学习中，智能体通过试错过程，通过观察环境的反馈（奖励或惩罚）来调整其行为，从而最大化累积奖励。1.序贯决策问题： 强化学习适用于需要按照一系列动作来达到某个目标的问题，这些问题通常是序列型的，每个动作的影响可能取决于

在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，、 和是几个关键概念，它们各自有不同的含义和作用。下面是对这三个概念的详细解释及其区别与联系：定义：作用：示例：定义：作用：示例：定义：作用：示例：层次不同：用途不同：定义方式不同：共同目标：相互依赖：动态关系：、 和在强化学习中扮演着不同的角色，但它们之间又存在紧密的联系，共同推动着强化学习算法的学习过程。

pycharm中误删或误操作的恢复方法

表达式： ( \text{Swish}(x) = x \cdot \sigma(\beta x) )，其中 ( \sigma ) 是 Sigmoid 函数。表达式： ( \text{Leaky ReLU}(x) = \max(\alpha x, x) )，其中 ( \alpha ) 是一个小的正数。表达式： ( \text{PReLU}(x) = \max(\alpha x, x) )，其中 (

使用loc参数选择预定义的图例位置。使用参数实现更灵活的自定义位置。结合其他参数（如fontsize和ncol）进一步优化图例的外观。希望这些方法能帮助你更好地控制 Matplotlib 中的图例位置！

（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。也就是说，在允许运行时长足够长的 情况下，确保得到一个最优方案。但是大量重要的ILP和INLP问题，并不存在时间的解法，因此，启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程

基于分解的多目标进化算法。该方法将一个多目标优化问题分解为一组单目标优化问题或多个多目标子问题，利用子问题之间的邻域关系，通过协作方式同时优化所有子问题，从而找到整个Pareto面的逼近。通常子问题的定义由权重向量确定，子问题间的邻域关系是通过计算权重向量之间的欧氏距离来确定的。1 MOEA/D提供了一个简单但是有效的方法，那就是将分解的方法引入到多目标进化计算中。

1.2.

概念理解干货 | 自适应大邻域搜索(Adaptive Large Neighborhood Search)入门到精通超详细解析-概念篇优点、步骤和python示例代码自适应大邻域搜索算法参考文献及算法应用[1]王新. 车辆和无人机联合配送路径问题研究[D].大连海事大学,2020.[2]李婷玉. 多商户多车程同城物流配送车辆调度问题研究[D].大连理工大学,2018.[3]张梦颖. 不确定因素下路