【MADRL】面向角色的多智能体强化学习（ROMA）算法代码 =================================================================== 包含ROMA算法实现的项目代码 =================================================================== 在多智能体系统中，如何让各个智能体有效协作、合理分工，最大化整体性能是一个核心问题。面向角色的多智能体强化学习（Role-Oriented Multi-Agent Reinforcement Learning, ROMA） 算法正是为了解决这一问题而设计的。         在 ROMA 中，“角色”（Role） 是多智能体协作中的核心概念。智能体被分配不同的角色，每个角色决定智能体在任务中的具体职责和行为模式。通过这种角色导向的方式，ROMA 试图提高多智能体系统中的协作效率，同时使得策略学习更加稳定和高效。

华为企业集成平台ROMA产品介绍，适用于智慧园区集成、工业互联网集成、集团企业集成；功能分为LINK、MQS、FDI、API Connect，对于企业的信息化建设非常有用！

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MQTT是一个客户端服务端架构的发布/订阅模式的消息传输协议。它的设计思想是轻巧，开放，简单，规范，可以实现。这些优点使其对很多场景来说都是很好的选择，特别是对于较高的环境如机器与机器的通信（M2M）以及物联网环境（IoT）。