１．マルチエージェントシステムの制御

　　（１）．マルチエージェントシステムとは？

　　（２）．制御方式

　　　　ａ．集中制御と分散制御

　　　　ｂ．モデルベースとモデルフリーによる制御

　　（３）．分散制御

　　　　ａ．カバレッジ制御

　　　　ｂ．ボロノイベースの制御

　　　　ｃ．リーダー・フォロワー制御

　　　　ｄ．合意制御

　　（４）．自律分散制御システムへの応用事例

　　　　ａ．複数ドローンによる監視

　　　　ｂ．自動運転車の衝突回避

　　　　ｃ．複数ドローンによるフォーメーション制御

　　　　ｄ．複数ロボットによる協調搬送

２．マルチエージェント強化学習の基礎

　　（１）．マルチエージェント強化学習とは？

　　（２）．強化学習の予備知識

　　　　ａ．マルコフ決定過程

　　　　ｂ．Q学習

　　　　ｃ．方策勾配

　　（３）．マルチエージェント強化学習のアルゴリズム

　　　　ａ．集中学習、分散実行

　　　　ｂ．MADDPG (Multi-agent Deep Deterministic Policy Gradient)

　　　　ｃ．MAPPO (Multi-agent Proximal Policy Optimization)

３．深層強化学習を用いたマルチエージェント制御の実践のポイント

　　～コードを用いたデモを行ないます～

　　（１）．学習環境の構築

　　（２）．学習の設定

　　（３）．方策の学習と実行

　　（４）．並列シミュレーションを活用したマルチエージェント強化学習の実装例

４．まとめと今後の動向

　　（１）．総括

　　（２）．最新の研究事例

　　（３）．今後の展望