A Systematic Review on Knowledge Transfer in Multi-Agent Systems using Reinforcement Learning - Marques, Marcone de Freitas; Farias, Giovani Parente; Gonçalves, Eder Mateus Nunes; Adamatti, Diana Francisca (Anais do Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações (WESAAC); 2025: Anais do XIX Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações, 2025)
Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre transferência de conhecimento em sistemas multiagente utilizando aprendizado por reforço. A revisão seguiu o protocolo PRISMA, analisando artigos relevantes nas bases IEEE Xplore, Scopus e Web of Science, revelando pesquisas voltadas para o aprendizado por reforço multiagente, com trabalhos buscando desenvolver algoritmos ou frameworks genéricos para a transferência de conhecimento. Abordagens recentes melhoram a eficiência e a adaptabilidade dos agentes, reduzindo o tempo de aprendizado. Porém, desafios relacionados à robustez da comunicação e à compatibilidade das representações de conhecimento ainda persistem.