多智能体强化学习理论及其应用综述
文章概要：
1 多智能体强化学习及其应用。
2. 从深度多智能体强化学习概念着手，针对目前的理论困境，如可拓展性较差、效用分配较难、-利用困境、非稳态、信息部分可观测等问题，和分析
3. 详细阐述目前学者对于这些问题提出的多种解决方法及其优缺点。
4.当前多智能体强化学习的典型训练学习环境和智慧城市建设、、机器人控制等复杂决策领域的实际应用。
5. 总结协作多智能体强化学习面临的挑战和未来发展方向。
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2. 从深度多智能体强化学习概念着手，针对目前的理论困境，如可拓展性较差、效用分配较难、-利用困境、非稳态、信息部分可观测等问题，和分析
3. 详细阐述目前学者对于这些问题提出的多种解决方法及其优缺点。
4.当前多智能体强化学习的典型训练学习环境和智慧城市建设、、机器人控制等复杂决策领域的实际应用。
5. 总结协作多智能体强化学习面临的挑战和未来发展方向。
文献Club | Microsyst. Nanoeng | 基于深度强化学习控制的液体透镜光学显微镜精确自动对焦
文章概要：
1. 显微镜成像技术在科学研究、生物医学和工程应用中至关重要，但传统显微镜和自动对焦方法存在硬件限制和软件速度慢的问题。液体透镜的使用因其紧凑的尺寸、快速响应和低成本制造而具有优势。br>2. 本研究提出了一种自适应液体透镜显微镜系统，利用基于深度强化学习的自动对焦（DRLAF通过深度强化学习直接从捕获的图像中学习对焦策略，实现端到端的自动对焦。
3. 实验结果表明，所提出的液体透镜显微镜结合DRLAF展现出高鲁棒性，与传统搜索算法相比速度提高79%，成功率达到97.2%，并且与其他深度学习方法相比更好的泛化能力。
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3. 实验结果表明，所提出的液体透镜显微镜结合DRLAF展现出高鲁棒性，与传统搜索算法相比速度提高79%，成功率达到97.2%，并且与其他深度学习方法相比更好的泛化能力。
IEEE ITJ 多任务传输深度强化学习，用于可充电无人机辅助物联网网络中的实时数据采集
文章概要：
1. 研究了物联网网络中可充电无人机辅助实时数据采集的问题，制定了一个马尔可夫决策过程（MDP），目标是最小化平均总信息年龄和平均充电价格的加权和。
2. 提出了一种多任务转移深度强化学习方法，以联合优化无人机的作战轨迹、传输调度和电池充电。
3. 通过综合仿真来评估所提出算法的性能。MTTD3QN算法在协调无人机轨迹、SN调度和能量充电方面优于其他基线算法，并且具有最低的系统成本，即平均总Aol和充电价格的加权和。
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2. 提出了一种多任务转移深度强化学习方法，以联合优化无人机的作战轨迹、传输调度和电池充电。
3. 通过综合仿真来评估所提出算法的性能。MTTD3QN算法在协调无人机轨迹、SN调度和能量充电方面优于其他基线算法，并且具有最低的系统成本，即平均总Aol和充电价格的加权和。