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论文提出 DMM（Decentralized Master-Mind），通过在通信轮次中迭代细化动作意图来解决分散式多智能体路径规划中独立采样导致的联合动作不兼容问题，并用无评论家的组相对强化学习方法 MICPO 进行优化，在 MovingAI 基准上取得接近 100% 的求解率。