MADDPG算法是DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法在多智能体环境下的扩展。DDPG是一种结合了深度学习和确定性策略梯度的强化学习算法,适用于连续动作空间的问题。而MADDPG则在此基础上,考虑了多个智能体之间的交互,旨在解决多智能体系统中的合作与竞争问题。 2. MADDPG算法的核心思想 MADDPG
model_agent_maddpg.py:该文件定义了单个Agent的DDPG结构,及一些函数 replay_buffer.py:定义了两种不同的经验池,一种是普通的经验池,一种是优先采样经验池 segment_tree.py :只有在使用优先采样经验池的时候才用到。定义一种树结构根据经验的优先级进行采样 test_three_agent_maddpg.py:对训练好的模型进行测试 th...
为了进一步提升MADDPG算法的性能和应用效果,未来的研究可以从以下几个方面展开:一是优化算法的训练过程,提高算法的收敛速度和稳定性;二是探索更复杂的多智能体环境,以验证算法在不同场景下的适用性;三是将MADDPG算法与其他先进技术相结合,如深度学习、自然语言处理等,以拓展算法的应用范围和提高智能系统的智能化水平。...
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...
可以看到,MADDPG与传统的RL算法相比,在多智能体的环境下,能够取得更加突出的效果。 5、MADDPG算法的简单实现 本文实践了Predator-prey这一环境,如下图所示: 绿色的球为目标,在二维空间中随机游走,躲避红色的球的攻击。三个红色的球是我们定义的Agent,它们处在互相对抗的环境中,想要击中绿色的球,从而获得奖励。黑色...
算法流程 理解了DDPG的算法过程,那么MADDPG的过程也是不难理解的,我们一起来看一下吧。 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...