但是这个强策略是非常脆弱的,也是我们希望得到的,因为随着竞争对手策略的更新改变,这个强策略很难去适应新的对手策略。 为了能更好的应对上述情况,MADDPG提出了一种策略集合的思想,第i个智能体的策略 由一个具有K个子策略的集合构成,在每一个训练episode中只是用一个子策略 (简写为 )。对每一个智能体,我们最大化...
MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 算法是一种用于多代理强化学习的算法。它是基于 DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 算法的扩展,专为多代理设置设计。在多代理环境中,多个代理共同学习和执行任务,每个代理都有自己的策略,但是它们的行为会相互影响。MADDPG试图通过训练每个代理来最大化...
MADDPG作为DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的扩展,特别适合多智能体环境中应用。在传统的DDPG中,智能体只能基于自身的状态和动作进行学习,而MADDPG则赋予每个智能体独立的Actor和Critic,使其不仅依赖于自身状态、动作,还考虑其他智能体的动作。这种设计极大地提升了智能体之间交互和竞争的学习效果,使得MADDPG在处理...
具体原理见:【一】MADDPG-单智能体|多智能体总结(理论、算法) 1.1 OpenAI 的捉迷藏环境 很有意思的OpenAI的捉迷藏环境,主要讲的是两队开心的小朋友agents在玩捉迷藏游戏中经过训练逐渐学到的各种策略: 视频链接:MADDPG---OpenAI 的捉迷藏环境_哔哩哔哩_bilibili大家可以看看效果挺有趣的 这个环境是基于mujoco的, mujo...
MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)是一种扩展了DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的强化学习算法。与传统的单一智能体学习不同,MADDPG考虑了多智能体之间的相互作用。每个智能体都有独立的Actor(行为者)和Critic(评估者),Critic在评估时不仅考虑自己的动作,还会参考其他智能体的行为。这种方法...
简介:MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 是一种用于多智能体环境中的深度强化学习算法。在 PyTorch 中实现 MADDPG 并使用 MAPE (Mean Absolute Percentage Error) 损失函数,可以帮助我们更好地优化智能体的策略。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现 MADDPG 并使用 MAPE 损失函数。
每个Agent的训练同单个DDPG算法的训练过程类似,不同的地方主要体现在Critic的输入上:在单个Agent的DDPG算法中,Critic的输入是一个state-action对信息,但是在MADDPG中,每个Agent的Critic输入除自身的state-action信息外,还可以有额外的信息,比如其他Agent的动作。
MADDPG 是一种针对多智能体、连续行为空间设计的算法。MADDPG 的前身是DDPG,DDPG 算法旨在解决连续性行为空间的强化学习问题,而 MADDPG 是在 DDPG 的基础上做了改进,使其能够适用于多智能体之间的合作任务学习。本文先从 DDPG 引入,接着再介绍如何在 DDPG 算法上进行修改使其变成 MADDPG 算法。 1. 问题出现:连续...
下面是使用PyTorch实现MADDPG算法的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp# 定义智能体的神经网络模型classActor(nn.Module):def__init__(self,state_dim,action_dim):super(Actor,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(state_dim,64)self.fc2=nn.Linear(64,32)self....
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