常见多智能体强化学习仿真环境介绍【一】｛推荐收藏，真的牛｝1. Multi-agent Reinforcement Learning 环境：2. Particle 环境：3. MAgent 环境：4. Pommerman 环境：5. Multiagent emergence 环境：6. Quake III Arena Capture the Flag 环境：7. Google Research Football 环境：8. Neural MMOs 环境：9. StarCraft II 环境：10
近两年，多智能体强化学习（MARL）的研究日趋火热，和single RL相比，MA问题显然更加复杂 (e.g. non-stationary, credit assignment, communication etc.)，那么我们其实就更迫切的需要一些对应的benchmark环境来支撑我们的算法研究，接下来的介绍主要由简单到复杂的顺序，可以对应起来你要写的论文中的小实验到大实验，废多看崩。作者：咸鱼天链接：https://www.zhihu.com/question/332942236/answ
