本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。 本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents有一

本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents有一定的了解，详情请见：Unity强化学习之ML-Agents的使用、ML-Agents命令及配置大全。 我前面的相关文章有： ML-Agents案例之Crawler ML-Agents

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关于ML-Agents插件的入门，请查看我前面的博文： 自创强化学习环境之Unity3D插件ML-Agent的使用 本文内容基于ML-Agents的官方文档：Training ML-Agents以及Training Configurati

Github下载链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 参考视频：年轻人的第一个游戏AI:Unity强化学习工具MLAgents全流程实例教程、unity人工智能工具mlage

理论概述 多任务深度强化学习，英文Multi-Task Deep Reinforcement Learning ，简称MTDRL或MTRL。于MARL不同，它可以是单智能体多任务的情况，也可以是多智能体多任务的情况。 现在的深度强化学习领域