本书以深度强化学习为研究手段，聚焦多智能体协同场景，从理论和应用方面分别进行论述。理论部分（第1～6章）首先从单个智能体出发，对历史上经典的强化学习算法和近些年出现的深度强化学习算法进行了系统介绍，其次针对多智能体深度强化学习中的中心化训练去中心化执行、完全分布式学习等两类典型算法进行了介绍。应用部分（第7～9章）选取了无源定位、组网雷达突防、无线路由优化等领域中的若干问题，使用多智能体深度强化学习技术开展研究，期望能给读者带来一些应用方面的有益启示。全书配有Python编程语言实现的算法代码和强化学习实验环境，读者可以在此基础上进行算法开发与验证。

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