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)self.fc2=...
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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...
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论文中的缩减版环境代码复制过来了。除此之外,由于有些时候需要智能体与环境交互而快速得到数据,我们希望开启多进程,由此我们需要openai开发的强化学习的[baseline](github.com/openai/...
(看到一半,我只能说在强化学习领域tensorflow逐渐被pytorch代替是有原因的,这个结构看起来不清晰) U.function:建立一种函数的映射关系。[可以参考](theano学习--theano.function_阿卡蒂奥的博客-CSDN博客_theano.function) 由这个函数衍生了一些映射:q_values、target_q_values(q_func输入与输出的映射)、train(优化的...
未完待续,详细的代码链接pytorch版本的MADDPG版权声明:本文为Youyali_原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/Youyali_/article/details/126607646智能推荐Linux mysql 创建用户和赋操作权限 1 .使用具有数据库管理权限的用户登陆MySQL,如root@...
Policy Gradient算法pytorch实现 策略梯度是典型的on-policy的学习方式, 通过智能体与环境的交互实现自主学习. 其流程大致如下图所示. a1 s1 Agent s2 a2 s2 Agent s3 . . . . . . . . . ... ... an s_n Agent s_n+1 只有当环境反馈给执行完毕的信号时, 智能体才开始执行一次学习(...gradient...
步骤b.iv和b.v表示从经验池D中取样计算出每个智能体的目标Q值和TD误差。步骤b.vi表示更新Actor网络和Critic网络的参数。步骤c表示如果需要,更新智能体的epsilon值。步骤d表示保存Actor网络和Critic网络的参数。 MADDPG-discrete算法的实现可以使用Python和PyTorch框架来完成,代码实现复杂,这里无法想你提供。
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....
pytorch maddpg代码解析 关于PyTorch MADDPG 代码解析,这篇文章将详细探讨如何通过有效的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析和验证方法来管理和维护使用 PyTorch 实现的多智能体深度强化学习算法。在多个方面进行详细解析,可以帮助大家更好地理解该代码及其应用。