MAPPO（Multi-agent PPO）是 PPO 算法应用于多智能体任务的变种，同样采用 actor-critic 架构，不同之处在于此时 critic 学习的是一个中心价值函数（centralized value function），简而言之，此时 critic 能够观测到全局信息（global state），包括其他 agent 的信息和环境的信息。实验环境 接下来介绍一下论文中的...
MADDPG 算法将 DDPG 算法扩展到多智能体环境中,MADDPG 算法假定每一个智能体拥有自己独立的 critic network 以及 actor network,并且假定每个智能体拥有自己独立的回报函数,这样 MADDPG 算法就可以同时解决协作环境、竞争环境以及混合环境下的多智能体问题。但是 MADDPG 算法假定每个智能体在训练时都能够获取其余所有智能体...
多智能体强化学习的基本原理与单智能体强化学习相似,都是通过智能体与环境的交互来学习最优策略。但在多智能体强化学习中,还需要考虑到其他智能体的行为对当前智能体的影响,以及协调与合作的问题。 2.多智能体深度强化学习算法介绍 (1)独立学习算法 独立学习算法是最简单且常见的多智能体深度强化学习算法。每个智能...
强化学习,除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用,也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。 关于这种类型的算法,最有名的应该是蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)。 随着AlphaGo和AlphaZero算法在围棋、国际象棋和将棋等棋类领域的广泛应用,并且在这些领域内均取得了相比传统的Alp...
多智能体强化学习算法【一】【MAPPO、MADDPG、QMIX】 近些年,多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning,MARL)取得了突破性进展,例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中打败了职业星际玩家,超过了 99.8% 的人类玩家;OpenAI Five 在 DOTA2 中多次击败世界冠军队伍,是首个在电子竞技比赛中击败冠军...
在人工智能领域,具有挑战性的模拟环境对于推动多智能体强化学习(MARL)领域的发展至关重要。在合作式多智能体强化学习环境中,大多数算法均通过星际争霸多智能体挑战(SMAC)作为实验环境来验证算法的收敛和样本利用率。然而随着 MARL 算法的不断进步,很多算法在 SMAC 环境上均表现出接近最优的性能,这使得对算法的真实有...
以自动驾驶车队系统为例,多智能体强化学习算法能够指导多辆自动驾驶汽车在高速公路上协同驾驶,提高交通流量并减少交通事故。在这个系统中,每辆汽车都是一个智能体,它们需要通过某种方式来协调行为,如更改车道、速度以及保持安全距离等。Qmix算法因其能够允许汽车协同决策,同时保持较低的计算复杂度,成为了一个较好的选择...
算法由两个关键步骤组成:策略搜索和策略估计。策略搜索使用当前策略来决定智能体应该采取哪种动作,从而实现最大化未来奖励。然后,策略估计通过智能体的路径来估计状态价值函数,并将其用于下一次策略搜索。 多智能体强化学习算法的优点是可以在复杂的环境中帮助智能体进行自主学习,从而实现最大化奖励。它还可以解决多智能...
在多智能体强化学习算法中,两个主要的技术指标为合理性与收敛性。 合理性(rationality):在对手使用一个恒定策略的情况下,当前智能体能够学习并收敛到一个相对于对手策略的最优策略。 收敛性(convergence):在其他智能体也使用学习算法时,当前智能体能够学习并收敛到一个稳定的策略。通常情况下,收敛性针对系统中的所有...