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这个项目是基于强化学习理论的多机器人路径规划算法的Python实现。采用强化学习的方法，我们训练了机器人智能体，使其能够在复杂环境中灵活、智能地进行路径规划。Python作为编程语言的选择，为我们提供了丰富的强化学习库，使得实现这一算法变得更加简便。通过智能体与环境的交互，机器人能够逐步优化其行为，

该数据集包含了美国高速公路101在早晨7:50到8:35期间的车辆轨迹数据，文件分为trajectories-0750am-0805am.csv、trajectories-0805am-0820am.csv、trajectories-0820am-0835am.csv三个部分，并附带了相关的说明文档

协调多个智能体学习的方法和实现