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近些年,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)已成为人工智能领域一个新的机器学习范式与方法论,它在许多高维度大状态的复杂空间任务中能够取得显著的成功.然而,传统的深度强化学习仍然存在着学习效率低、训练时间长的问题,在多智能体的行为决策研究中难以达到理想的效果.针对这些问题,本文提出了一种基于分区缓存区重放与多线程交互的多智能体深度强化学习算法(Partitioned Buffer Replay and Multiple Process Interaction,PBR