QMIX和QMIXL都是深度多智能体强化学习算法，它们的核心思想都是基于值函数分解来实现多智能体之间的协作。然而，它们在实现方式和应用场景上存在一些差异。
QMIX是一种基于单调值函数分解的多智能体强化学习算法，它通过对联合动作值函数进行分解，将多智能体任务转化为单智能体任务进行求解。
QMIX通过引入一个额外的超网络来学习分解后的值函数，并保证了分解后的值函数满足单调性约束，从而实现了多智能体之间的协作。QMIX适用于完全可观察的环境，即每个智能体都能够完全观察到整个环境的状态。
而QMIXL（QMIX Large）是QMIX的一种扩展版本，它针对大规模多智能体任务进行了优化。
QMIXL通过在QMIX的基础上引入了一些额外的技巧和机制，如局部观察、通信和注意力机制等，来提高算法在大规模多智能体任务中的性能。
QMIXL适用于部分可观察的环境，即每个智能体只能观察到环境的一部分信息，需要通过与其他智能体进行通信来共享信息。
总的来说，QMIX和QMIXL都是在多智能体强化学习领域中比较经典的算法，它们都能够实现多智能体之间的协作和求解多智能体任务。
但是，QMIX适用于完全可观察的环境，而QMIXL则适用于部分可观察的环境，并且针对大规模多智能体任务进行了优化。
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