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来做梯度
此次我们来介绍一个算法,MADDPG,(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法 出自论文《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》 一、背景 强化学习经常被应用于解决控制类的问题,一般分为基于价值的算法和基于策略的算法,我们现在主要还是研究基于策略的。 为了能够实现对连续...
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
MAPPO论文对于我刚刚所提问题的解释:MADDPG将obs堆叠起来构造state,当智能体数目增大时,critic的输入维度会不断增大,导致训练难度增加,一种更好的方式是设计agent-specific global state,实验表明这样性能更好。 启示:设计合理的强化学习要素(状态、观测、动作、奖励)或许比选择算法或者调参更为重要。
MADDPG算法是强化学习的进阶算法,在读对应论文Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments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。 把MADDPG拆分成多个算法 ...
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来做梯度下降从而优化模型 我们可以把思路理一下,MADDPG其...
我的实验结果(图1)表明,还是MADDPG最初提出的更新方式最好,其实dpg也差不多,cpg是真不行...我跑facmac的时候曲线也是长这样,先上升再下降再上升,大概就是这里策略更新的问题吧。另外还想浅浅地吐槽下FACMAC这篇论文,论文里用的超参数和代码里不一样,而且除了QMIX算法,其他的都用了Adam和TD(lambda)... +5...
从代码到论文理解并复现MADDPG算法(PARL) Fork 1.0K 喜欢 77 分享 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。 Mr.郑先生_ 11枚 AI Studio 经典版 1.8.0 Python3 中级强化学习 2020-07-19...