VDN提出了一种基于联合价值函数的分解方法,将全局Q值函数分解为多个独立智能体的局部Q值函数,从而使得问题规模显著降低,并能保证智能体之间的协作。 2.VDN 算法概述 VDN算法的核心思想是将多个智能体的联合Q值函数分解为每个智能体的局部Q值之和。在这种结构下,每个智能体学习自己的局部Q值函数 (Q_i) ,然后通过简单...
独立Q学习 --- IQL(Independent Q-Learning)是多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)中一种经典且简单的算法,主要思想是将每个智能体视为独立的学习者,各自执行单智能体的 Q-learning 算法。尽管 IQL 是一个早期的方法,但它在处理多智能体任务时具有一定的应用价值。 其他多智能体深度强化学...
与传统的单智能体RL算法相比,MADRL算法能够更好地处理多智能体的交互和协作问题,实现了更高效和协调的清洁任务。 与经典的集中控制方法相比,MADRL算法允许机器人在一定程度上独立学习和决策,降低了通信和计算的负担,提高了系统的可扩展性和健壮性。 通过应用不同的MADRL算法,我们可以在实际中找到最适合该多机器人清...
与其他技术的互动或比较: 在多智能体系统中,基于模型和无模型的MADRL算法可以与其他技术如监督学习或无监督学习相比较。例如,与监督学习相比,MADRL算法通常能在没有明确标签的情况下学习,而监督学习则需要大量标签数据。同时,无模型的MADRL算法通常更接近于传统的强化学习算法,而基于模型的算法可能需要结合一些模型学习...
MAAC是一种基于actor-critic的多智能体合作学习算法，它结合了MADDPG、COMA、VDN和attention机制，虽然创新性不显著，但它加深了对多智能体协作算法的理解。尽管它可能更适合离散任务，但作者并未充分测试在连续任务中的表现。MAAC的核心是注意力机制，它解决了MADDPG中critic输入随着智能体数量增加而呈指数...
MADRL(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法是一种用于多智能体强化学习的策略梯度算法。它基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法,对TD3进行了改进,以提高其在多智能体环境中的稳定性和效率。 MATD3算法的主要特点如下: 1. 双延迟:MATD3算法引入了双延迟的概念,即在每个时间步长,智能体不仅需要根据当...
【MADRL】面向角色的多智能体强化学习(ROMA)算法 本篇文章是博主强化学习RL领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在强化学习专栏: 【强化学习】(14)---《面向角色的多智能体强化学习(ROMA...
代码:MADRL多智能体近端策略优化(MAPPO)算法 1.背景与动机 PPO 是近年来最流行的强化学习算法之一,它通过引入裁剪的策略更新,解决了传统策略梯度方法(如TRPO)中策略更新步长过大导致训练不稳定的问题。在多智能体环境中,多个智能体同时学习策略,每个智能体的行为会影响其他智能体的决策,因此需要一个鲁棒且稳定的策...
基于actor-critic:该类算法以on-policy/off-policy的actor-critic框架为基础,利用全局状态-动作信息对一个或多个critic进行集中式训练,然后利用集中式critic训练每个智能体的actor,actor只能接收单个智能体的局部状态信息作为输入,确保分布式执行,代表算法有MADDPG、COMA。
1.MATD3算法介绍 MATD3(Multi-Agent Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)是基于TD3(Twin Delayed DDPG)算法的多智能体版本。TD3是深度确定性策略梯度(DDPG)算法的一个改进版本,主要针对其在确定性策略学习中的一些不稳定性进行了增强。MATD3则扩展了TD3,使其能够在多智能体环境下进行训练和执行。