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...
深度确定性策略梯度算法(DDPG)是一种无模型的AC算法,它结合了确定性策略梯度和深度Q学习算法,其中执行者和评估者均用深度神经网络进行逼近。多智能体深度确定性策略梯度方法(MADDPG)将DDPG扩展到一个多智能体协同完成的任务环境,在这个环境中智能体智能获得局部信息。MADDPG是一个针对多智能体场景重新设计的AC模型,旨在...
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 ...
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 众多多智能体深度强化学习(MADRL)的论文中,要注意文章[1]所提出的MADDPG 的特点: 环境对于每个智能体是部分可观的,即在部分可观马尔科夫决策(POMDP)过程下进行学习,这也是大多数算法默认的 每个智能体收到单独的奖励,有自己私有的目标;这和VDN、COMA等规定智能体共享团队奖励不同,也因此MADDPG可以用于合作...
(74)专利代理机构深圳市联江知识产权代理事务所(特殊普通合伙)44939专利代理师旷江华(51)Int.Cl.G06Q10/063(2023.01)G06N20/00(2019.01)G06Q50/06(2012.01)(54)发明名称基于MADDPG强化学习的水库群联合优化调度方法(57)摘要本发明属于水库群联合调度技术领域,尤其是涉及一种基于MADDPG强化学习的水库群联合优化调度...
在进行MADDPG原理讲解之前,先陈述一些基础知识和原理以便后文叙述。 Markov Games 马尔科夫(随机)博弈模型 本文考虑了马尔可夫决策过程扩展到多智能体称为部分可观察马尔可夫决策过程,以用马尔科夫随机博弈模型进行建模,以下为一些基本概念: 状态(全局);N个智能体的马尔可夫博弈过程中,所有可能的状态空间表示为S,是一个全...
适应度计算、选择、交叉、变异等过程都进行修改,以输出多个部分楼栋在可排布区域内的初始排布状态;对maddpg算法的观测向量、奖励和环境进行修改,使得maddpg算法可以控制其它未排布的楼栋在遗传算法输出的基础上进行排布,输出多样的排布方案;最终实现自动对地块内的楼栋进行排布,输出满足间距、日照的排布方案,减轻设计师的...
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。