基于强化学习的对抗博弈算法在单智能体和多智能体环境中均有成熟应用，但面临外部信息利用不足、网络结构优化等挑战，改进方向包括行为树融合、双经验池、自适应网络模块等，未来需探索信息融合与跨场景迁移技术。单智能体对抗环境的挑战与改进单智能体环境中，强化学习算法虽已成熟，但存在外部信息利用不足的问题。例如，智能体训练后依赖固定神经网络决策，忽视人类指导，导致策略僵化。改进方法包括：行为树与强化学习结合：通过模糊规则行为树提取人类先验知识，在预训练阶段构建行为树与环境交互，存储数据并引入信息熵定义内在奖励，优化网络参数初始化。双经验回放池：训练中阶段从预训练和当前经验池抽样，平衡历史与实时数据，提升策略适应性。置信度更新机制：训练后阶段通过测试轮次更新置信度，动态优化最终决策。多智能体对抗环境的优化方向多智能体环境中，基于值分解的算法（如VDN、QMIX、QTRAN++）广泛应用，但存在网络结构和损失函数优化空间。例如，QTRAN++的半单调混合网络采用累加计算，限制拟合能力；单分支结构增加训练偏差；高维数据直接输入加重训练负担。改进方向包括：分解网络模块：补充整体结构，增加训练目标参考值，减少偏移。自适应网络模块：替代累加形式，增强泛化性。多元网络模块：分组输入数据并添加可学习参数，显著提升训练速度。经典算法与扩展应用蒙特卡洛树搜索（MCTS）：通过博弈树启发式搜索决策，结合深度学习模型拟合价值函数和策略，应用于围棋、国际象棋等复杂棋类游戏，实现高效资源利用和最优动作搜索。策略优化与对抗性训练：强化学习分为值函数方法（如Q-learning）和策略梯度方法（如REINFORCE），结合深度学习技术优化策略；对抗性训练利用对手反馈提升模型鲁棒性，例如通过人类棋谱学习或与玩家对抗优化策略。挑战与未来方向当前算法面临数据需求大、计算资源要求高、环境不确定性等问题。未来研究可进一步探索外部信息融合、网络结构创新及跨场景迁移技术，推动智能化决策深化发展。