重读论文:百度飞桨基于PaddlePaddle Parl的MADDPG算法学习 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...
读强化学习论文之MADDPG 一、背景介绍 传统的强化学习问题研究的是个体与环境交互,通过环境反馈的reward来指导个体学习策略,经典的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。 但现实场景中,环境中个体并不是孤立,例如有多个机器人合力推举一个重物,也或者有对抗的个体进行阻碍。总之多个个体都需要学会合作亦或者竞争。 多智能体...
读强化学习论文之MADDPG 一、背景介绍 传统的强化学习问题研究的是个体与环境交互,通过环境反馈的reward来指导个体学习策略,经典的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。 但现实场景中,环境中个体并不是孤立,例如有多个机器人合力推举一个重物,也或者有对抗的个体进行阻碍。总之多个个体都需要学会合作亦或者竞争。 多智能体...
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...
MADDPG, or Multi-agent DDPG, extends DDPG into a multi-agent policy gradient algorithm where decentralized agents learn a centralized critic based on the observations and actions of all agents. It leads to learned policies that only use local information (i.e. their own observations) at ...
基于MADDPG迭代的编队协同控制框架 作者:文永明,李博研,张宁宁,李小建,熊楚依,刘洁玺 采用深度强化学习算法解决了多智能体编队协同控制问题。基于多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)构建分布式编队控制架构,并结合集中式训练-分布式执行框架进行求解。针对多智能体环境不稳定问题,依据单个智能体的局部信息构建对应奖励...
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
Git-123-Hub/maddpg-pettingzoo-pytorch Star126 implementation of MADDPG using PettingZoo and PyTorch pytorchmaddpgpettingzoo UpdatedNov 1, 2023 Python MARLToolkit: The Multi-Agent Rainforcement Learning Toolkit. Include implementation of MAPPO, MADDPG, QMIX, VDN, COMA, IPPO, QTRAN, MAT... ...
知乎上的深入解读: 深入探索链接学术论文的精华: 探索更多论文链接最后，不得不提的是，强化学习的世界是无止境的探索，《动手学强化学习》这本书，张伟楠、沈健和俞勇的力作，是踏上这段旅程的绝佳指南。让我们一起，在MADDPG的引领下，迎接智能体间的协作与竞争，探索多智能体强化学习的无限可能。
答案：MADDPG确实适用于处理离散动作空间的问题，让我们深入探讨如何巧妙地将其应用于多智能体协作场景。</ 当我们需要在多智能体系统中实现离散行为决策时，MADDPG算法作为连续控制的先驱，其实可以经过适当的调整来应对。首先，理解MADDPG的原理是关键（对于不熟悉MADDPG的读者，可以参考这个链接</获取基础知识...