好的，让我们开始这场关于RLlib的探险之旅，一起揭秘如何用它来构建那些令人头皮发麻的复杂多智能体强化学习系统！ 讲座题目：RLlib：驯服多智能体强化学习的野兽 引言：欢迎来到多智能体丛林！ 各位观众，欢迎来到今天的RLlib探险之旅！想象一下，强化学习的世界就像一片广袤的丛林，而多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）则是丛林中最危险、最难以捉摸的野兽。它涉及多个智能体，它们相互影响，共同塑造着环境，这使得学习过程变得异常复杂。 但是，不要怕！今天，我们将使用一种神奇的工具——RLlib，来驯服这只野兽，让它为我们所用。RLlib是一个由Ray项目支持的开源强化学习库，它旨在简化和扩展强化学习算法的开发和应用。 第一部分：认识我们的工具箱——RLlib的核心概念 在深入丛林之前，我们需要先熟悉一下我们的工具。RLlib提供了一系列强大的工具，帮助我们构建和训练多智能体系统。 环境（Environment）： 这是智能体们生存和互动的世界。它可以是一个简单的游戏，也可以是一个复杂的模拟环境，例如交通网络或资源分配系统。 在R …