policy gradient算法会由于智能体数量的变多使得本就有的方差大的问题加剧。 MADDPG算法具有以下三点特征: 1. 通过学习得到的最优策略,在应用时只利用局部信息就能给出最优动作。 2. 不需要知道环境的动力学模型以及特殊的通信需求。 3. 该算法不仅能用于合作环境,也能用于竞争环境。 MADDPG算法具有以下三点技巧: ...
MADDPG算法 论文名称:《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》 一、基本问题 MADDPG是一篇经典的多智能体强化学习算法。在MADDPG以前,多智能体强化学习算法主要为独立学习技术。 独
(2)MADDPG算法的核心思想基于以下原理; 每个智能体都能输出一个确定的动作,而不是一个基于概率分布\pi采样的随机变量,则: P(s'|a_1,...,a_N,\pi_1,...,\pi_N) = P(s'|a_1,...,a_N) = P(s'|a_1,...,a_N,\pi_1',...,\pi_N') 其中\pi_i \ne \pi_i' ...
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。 多Agent之间的关系形式 不同的Agent之间的关系大体可以分为...
MADDPG算法是什么,它是如何工作的? 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。
通过应用MADDPG算法,车辆可以根据其他车辆的状态和动作来调整自己的行驶策略,从而实现安全高效的自动驾驶。 此外,MADDPG算法还可以应用于机器人协作、在线游戏等多个领域。在这些场景中,多个智能体需要相互协作或竞争以完成特定任务。通过应用MADDPG算法,智能体可以根据环境和其他智能体的变化来调整自己的策略,从而提高任务...
多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,简称MADDPG)算法,作为多智能体强化学习的一种重要方法,通过结合深度学习与策略梯度优化,实现了多智能体间的有效协作。本文将深入探讨MADDPG算法的原理、应用场景及实现细节,并关联千帆大模型开发与服务平台,为算法的实践应用提供参考。 MADDPG...
3. MADDPG 算法 3.1 Actor 网络定义 3.2 Critic 网络定义 3.3 Update Parameters 过程 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 ...
MADDPG算法架构图 一、DDPG 算法 DDPG 是 Deep Deterministic Policy Gradient 的缩写,其中深度 (Deep) 代表 DQN;确定性(Deterministic)是指不再先生成各个动作的概率然后再选择概率最高的动作,而是直接输出一个确定性的动作;Policy Gradient 就不用解释了吧。
从PARL的代码解读MADDPG 复现“老鹰捉小鸡”的游戏环境 回归论文 1. 把MADDPG拆分成多个算法 MADDPG的全称是Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient。我们可以把它拆开去理解: Multi-Agent:多智能体 Deep:与DQN类似,使用目标网络+经验回放 Deterministic:直接输出确定性的动作 Policy Gradient: 基于策略Policy来...