在未知环境中进行多智能体协同探索时,传统的多智能体深度强化学习(MADDPG)算法可能面临诸多挑战。为了克服这些难题并提升算法性能,本文提出了一种改进的MADDPG算法。该算法在保留原有MADDPG算法优点的基础上,针对其不足之处进行了优化和改进。 首先,我们引入了一种新的状态表示方法,使得智能体能够更好地理解环境的状态信息。
在“改进MADDPG算法的未知环境下多智能体单目标协同探索”这一研究主题中,主要探讨的是如何通过算法的改进来提升多智能体系统(Multi-AgentSystems,MAS)在未知环境下的表现,特别是在协同探索任务中的性能。MADDPG(Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGradient)作为一种针对多智能体系统设计的强化学习算法,已经在多个领域取得了...
github代码(基于Tensorflow):https:///princewen/tensorflow_practice/tree/master/RL/Basic-MADDPG-Demo MADDPG算法是单智能体算法DDPG在多智能体环境下的改进。其中最核心的差别就是,每个Agent的Critic部分都能够获取所有Agent的动作信息,进行中心化训练和非中心化执行。即在训练的时候,引入可以观察全局的critic来指导act...
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...
MADDPG算法以其能够在分布式系统中实现多个智能体协同决策的优势被广泛应用。本研究旨在将这种算法进行优化改进,以便在仿真模型中模拟更为复杂的人群疏散场景。首先,我们会对现有的MADDPG算法进行深入研究,理解其决策制定的原理及其在人群疏散仿真中的适用性。接着,我们将针对人群疏散的特性对算法进行定制改进,如考虑恐慌情...
基于改进MADDPG算法的人群疏散仿真研究目录内容描述21.1 研究背景与意义21.2 国内外研究现状41.3 研究内容与方法5相关理论与技术62.1 多智能体系统理论72.2 马尔可夫决策过程82.3 深度强化学习算法102.4 现有的群
《模式识别与人工智能》.2021,第207-213页.审查员 毛威 (54)发明名称基于改进的MADDPG算法的护林员巡护路径规划方法和装置(57)摘要本发明公开了一种基于改进的MADDPG算法的护林员巡护路径规划方法和装置,在原MADDPG算法的基础上,修改演员网络输出层的激活函数及该网络的损失函数,并修改评论家网络的网络结构,添加门控...
说明书 生活娱乐 搜试试 续费VIP 立即续费VIP 会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 互联网 计算机基础基于改进K-means和MADDPG算法的风储联合系统日前优化调度方法©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
本发明公开了一种基于改进的MADDPG算法的护林员巡护路径规划方法和装置,在原MADDPG算法的基础上,修改演员网络输出层的激活函数及该网络的损失函数,并修改评论家网络的网络结构,添加门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),使改进后的MADDPG算法适用于巡护路径规划问题,再通过栅格图法创建模拟环境,设计合适的动作和状态空...
本发明属于林业保护领域,具体涉及一种基于改进的多智能体深度确定策略梯度(multi-agentdeepdeterministicpolicygradient,maddpg)算法的护林员巡护路径规划方法和装置。 背景技术: 护林员是对其巡护区域内林业资源进行保护管理的劳务人员。长期以来,护林员在林业保护方面发挥了重要作用,为森林保护构建了一层坚固的屏障。根据各地...