镜像IRS辅助混合RF/VLC网络：双智能体DRL联合优化选择、功率与镜面朝向，公平性指数保持0.93以上
该工作面向室内IRS辅助混合RF/VLC下行网络，将RF/VLC技术选择、功率分配与IRS镜面滚转/偏航角朝向的联合比例公平最大化问题建模为MDP，采用集中训练分散执行的双智能体DRL求解：一个智能体负责选择与功率，另一个负责镜面朝向；仿真中该框架收敛到350 Mbps，接近穷举上界392 Mbps，优于DDPG与DQN，并在用户数增加时保持Jain公平性指数高于0.93。
综述梳理多智能体强化学习：从马尔可夫博弈到三类算法谱系，并指出规模、陌生伙伴协作与部署安全仍未解决
这篇综述以马尔可夫博弈及其去中心化、部分可观测变体为数学框架，把多智能体强化学习算法文献归为三条谱系——各自独立学习、将团队价值分解为个体分量（VDN、QMIX 及其后续）、以及用具备全局信息的评论家训练的策略-评论家方法（MADDPG、COMA、MAPPO），并讨论了移动目标学习、共享奖励分配、局部视野受限与联合动作空间增长等区别于单智能体的障碍，说明为何“训练时用全局信息、执行时用局部信息”成为标准设计，同时回顾了实时策略游戏、机器人团队、自动驾驶车辆、无线资源共享与大模型智能体编排等应用及社区常用测试套件，最后指出规模、与陌生伙伴协作和部署安全方面的未解问题。
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