代码示例 下面是MADDPG的基本实现,前提是已安装PyTorch和相关库。 importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromcollectionsimportdeque# 定义策略网络classActor(nn.Module):def__init__(self,state_size,action_size):super(Actor,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(state_size,64)...
简介:本文介绍了如何在 PyTorch 中实现多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,并使用平均绝对百分比误差(MAPE)损失函数的思想进行策略优化。文章首先引入了百度智能云文心快码(Comate)作为辅助工具,然后详细阐述了MADDPG算法的实现步骤,包括网络结构定义、训练函数和优化器的设置。 满血版DeepSeek,从部署到应用,全栈都支...
你可以参考现有的PyTorch框架,如maddpg-pytorch项目,这是一个基于PyTorch实现MADDPG算法的开源项目。 你也可以基于PyTorch的基本功能自行搭建适合多智能体环境的框架。 实现MADDPG中的Actor和Critic网络结构: Actor网络用于输出智能体的动作,其输入为智能体的观测和其他智能体的动作,输出为连续的动作值。 Critic网络用于评...
MADDPG计算例子 pytorch maddpg算法改进 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...
MADDPG个人实现代码(pytorch):https://github.com/DKuan/MADDPG_torch 算法介绍及代码实现(tensorflow):https://zhuanlan.zhihu.com/p/52410530 封面:北京的秋(华为硬核广告) 目录: 一、实验场景介绍 二、MADDPG算法流程及要点分析 三、总结分析 前言 关于MADDPG环境配置和物理环境解析的文章可以在《游戏AI探索者》专...
pip install torch gym ### 基本组件定义 接下来，我们定义一个基于PyTorch的Actor网络，它输出离散动作...
Actor类是一个PyTorch模块,它接收一个观察值并输出一个动作。它有一个前馈神经网络,包含两个隐藏层,每层有64个神经元。如果动作是连续的,它还会输出标准偏差。 Critic类是另一个PyTorch模块,它接收一个状态和动作并输出一个Q值。它也有一个前馈神经网络,包含两个隐藏层,每层有64个神经元。
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首先,我们可以利用平台提供的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)搭建策略网络和值函数网络。然后,通过平台的数据处理功能,我们可以将多智能体环境中的数据导入到训练过程中。最后,利用平台的模型训练和部署功能,我们可以快速验证和优化MADDPG算法的性能。 实例分析 以自动驾驶为例,我们构建了一个包含多个自动驾驶车辆的...
maddpg pytorch 代码 pytorch mape 目录 方法一 (label 中有NaN值) 方法二(label 中有零值) 方法三 (限制过大过小值) 方法一 (label 中有NaN值) 这种方式是为了防止label里面有NaN值,但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。 def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):...