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本文提出了一种鲁棒的多智能体强化学习框架，通过将环境不确定性视为对抗性智能体并定义鲁棒马尔可夫完美纳什均衡，使智能体在模拟训练与现实部署存在差异时仍能获得更高累积奖励，在协作导航和捕食者-猎物任务中显

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