编者寄语群体智能是指多个智能体或者智能系统，通过交互和协作，共同解决复杂任务的分布式智能技术。以集群协作形式完成特定任务的群体智能系统已经广泛应用于交通、物流、工业、军事等领域，并且发挥着重要作用。近年来，基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的群体智能协同将深度强化学习技术应用于多智能体系统，显著增强了智能体的自我学习与适应能力。深度强化学习技术使得智能体能够在不断试错的过程中自主进化，逐步学习最佳的协同策略，在提升多智能体系统的自主决策能力和协作效率方面展现出巨大的潜力。尽管基于深度强化学习的群体智能决策取得了一定进展，但仍面临诸多挑战。在复杂的多智能体系统中，非平稳的环境、复杂的个体交互关系、庞大的群体规模、有限的奖励引导等因素都会导致群体决策的复杂度急剧上升，对算法的效率和可扩展性提出了严峻考验。本期内容聚焦该领域的最新进展及创新实践。编委主任：苏金树 CCF会士 军事科学院教授本期主编：刘 璇 CCF普适计算专委常务委员 湖南大学信息科学与工程学院教授目录