随着人工智能和自动化技术的飞速发展,机器人系统正呈现规模化、网络化和集群化的发展趋势。相比单个机器人,多个智能体可以通过合作的方式有效地提升任务执行的效率,显著增强系统在对抗场景中的生存能力和在复杂环境中的适应能力。本文围绕在复杂干扰场景中多智能体协同策略的生成与高效训练问题展开研究,基于强化学习,首先,提出了一种基于最优化理论的多域协同建模方法,能够有效地对多智能体系统进行统一建模;其次,提出了一种基于多智能体强化学习的端到端合作策略学习算法,有效提高了系统对动态复杂场景的适应性,加快了异构场景学习的收敛速度;第三,设计了两种基于迁移学习的模型训练优化方法,有效地提升了策略模型的学习效率,减少了运算时间开销;最后,基于上述研究,设计实现了一个原型系统,设计了实验场景,构建了实验环境,对本文工作的有效性进行了实验验证。本文主要的研究内容和创新点为:（a）提出了一种基于最优化理论的多域协同建模方法多智能体系统通常运行在复杂的具有电磁干扰的地理环境当中,为了提升智能体在复杂环境中的策略生成效率,本文提出了一种同构多智能体围捕场景的建模方法:首先,将智能体的物理模型进行简化,构建感知、通信模型;然后,按照约束条件的强弱,将任务分解为四个难度递进的场景,通过设计奖励函数,将问题建模为马尔科夫过程;最后,通过判断智能体之间的关系,提出了一种DFS动态分组算法DFS-DG,通过对智能体的观测信息进行动态分组处理,将其作为强化学习算法的输入数据,对智能体进行训练,训练出有效的围捕策略,提升策略的生成效率。（b）提出一种基于多智能体强化学习的端到端合作策略学习算法为了提高系统对动态复杂场景的适应性,同时加快异构场景学习的收敛速度。本文提出了一种异构多智能体端到端合作模型的自适应奖励算法E2E-IRL:首先,通过图神经网络学习异构智能体之间的关系,采用注意力机制进行权重计算;其次,设计了一种自适应奖励函数网络,使其可以根据环境状态自动地生成对应的奖励值;最后,结合集中计算分布执行架构,提出了一种双层优化的算法,并在标准环境（星际2游戏测试环境）中进行了实验验证与可视化分析。（c）设计了两种基于迁移学习的模型训练优化方法为了进一步提高强化学习策略模型的学习效率,减少运算时间开销,本文提出了两种基于迁移学习的场景课程迁移的方法:首先,进行课程设计,将场景按照由易到难的顺序进行课程排列,并完成初始任务训练;其次,将前一任务的训练模型,作为下一课程任务的初始条件继续训练,直至完成最终场景的学习。通过两种课程设计的实验以及数学推导,验证了该方法的高效性与合理性。