下面是一个基于PyTorch实现的MADDPG算法的代码框架,帮助你理解MADDPG算法的实现过程。 1. 创建多智能体环境 首先,你需要一个适合多智能体算法的环境。这里假设你已经有一个合适的环境,比如simple_adversary_v3,它是一个合作与竞争的环境。 2. 定义Actor和Critic网络 在MADDPG算法中,每个智能体都有自己的Actor和Critic...
[tenserflow版代码(最初)](https://github.com/openai/maddpg.git); [pytorch,这个版本我看着很舒服,推荐](https://github.com/shariqiqbal2810/maddpg-pytorch.git) 下面主要针对pytorch版本代码解读: 环境配置 maddpg主要在MPE下的三个环境中进行了实验,环境不是依赖了pettingzoo中的mpe包,而是将maddpg论文中的缩...
具体的算法实现大家可以去https://github.com/PaddlePaddle/PARL上去看。 MADDPG算法简介 上图是论文里面MADDPG的伪代码,可以看到MADDPG和DDPG是类似的,但最主要的不同在于:在DDPG算法中,Critic(评论家)的输入是自身的观测-行动数据(observation-action),而MADDPG中,每个Agent的Critic除了输入自身的observation、action信息...
maddpg代码maddpg代码 MADDPG 多智能体协同框架需采用集中式训练与分布式执行模式,Actor网络需独立部署在每个智能体本地。以无人机编队场景为例,每个Agent的观测空间应包含自身位置、速度及邻近单位状态信息,动作空间对应三轴加速度指令 共享经验池构建需考虑异构智能体数据兼容性。建议采用分层存储结构,按AgentID索引轨迹...
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代码示例 下面是MADDPG的基本实现,前提是已安装PyTorch和相关库。 importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromcollectionsimportdeque# 定义策略网络classActor(nn.Module):def__init__(self,state_size,action_size):super(Actor,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(state_size,64)...
MADDPG算法的Actor和Critic网络都是由多个智能体共享的神经网络构成,这使得它更加高效。 下面是MADDPG-discrete算法的伪代码: 1. 初始化所有参数 2. 初始化经验池D 3. for episode = 1, ..., M: a. 初始化环境状态s b. for t = 1, ..., T: i. 对于每个智能体,选择动作a_i,使用Actor网络 ii. ...
OpenAI公布MADDPG代码,让智能体学习合作、竞争和交流 智能体(agent)互相争夺资源的多智能体环境是通向强人工智能(AGI)的必经之路。多智能体环境具有两种优越的特质:首先,它具备自然的考验——环境的难易程度取决于竞争对手的技能(如果你正与自己的克隆体对抗,环境则完全符合你的技术水平)。其次,多智能体环境没有稳定...
MADDPG算法是强化学习的进阶算法,在读对应论文的过程中,往往会遇到很多不是很好理解的数学公式,这篇文章旨在帮助读者翻过数学这座大山,从PARL的代码理解MADDPG算法。 - 飞桨AI Studio
在代码分析方面，MADDPG算法的实现主要包括网络结构定义、核心算法实现、经验重放缓冲区、分布函数和tensorflow相关函数等。训练过程中，关键参数如网络结构、超参数等需要在`train.py`中定义。在`maddpg/trainer/maddpg.py`中，核心算法逻辑被实现，包括`p_train`和`q_train`函数，分别用于训练actor和critic...