QMix算法训练不稳定如何优化？

**QMix算法训练不稳定如何优化？** 在多智能体强化学习中，QMIX算法因其能够有效处理合作任务而被广泛应用。然而，在实际训练过程中，常常出现训练不稳定、收敛困难或性能波动大的问题。造成这一现象的原因可能包括：价值函数估计偏差、探索与利用失衡、网络结构设计不合理、以及环境动态变化带来的影响等。针对这些问题，可以从以下几个方面进行优化：采用更稳定的价值估计方法（如优化目标网络更新策略）、引入优先经验回放机制、调整探索率衰减策略、改进混合网络结构以增强泛化能力。此外，合理设置训练超参数、增加训练样本多样性也有助于提升训练稳定性。