本文提出将去中心化多智能体强化学习（MARL）作为一种增强关键基础设施弹性的合适范式。文章认为，MARL固有的可扩展性、局部自主性和自适应交互等特性，非常符合复杂分布式系统的需求。研究强调了实际部署中的关键挑战，特别是信用分配和通信，这对于将局部学习与系统级目标对齐以及在运营限制下实现有效协调至关重要。最后，本文概述了一个研究议程，重点关注解决这些挑战，以促进MARL在弹性关键基础设施中的部署。 AI
影响 提出了一种将AI应用于增强基本服务弹性的新框架。
排序理由 在arXiv上发表的学术论文，讨论了一种新颖的MARL应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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