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)self.fc2=...
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...
算法实现 下面是MADDPG算法的Pytorch实现示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpclassActor(nn.Module):def__init__(self,state_dim,action_dim):super(Actor,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(state_dim,64)self.fc2=nn.Linear(64,64)self.fc3=nn.Linear(64,ac...
MADDPG个人实现代码(pytorch):github.com/DKuan/MADDPG 算法介绍及代码实现(tensorflow):zhuanlan.zhihu.com/p/52 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》专栏中找到,上面有链接地址。虽然...
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。
环境准备 确保你已经安装了Python和必要的库，比如`torch`和`gym`。这里的代码示例将使用PyTorch作为深度...
通过千帆大模型开发与服务平台,我们可以轻松实现MADDPG算法的训练和部署。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...
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，它输出离散动作的概率，以及一个Critic网络，用来评估当前状态和动作的价值。import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import numpy as np class Actor(nn....
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,并从PARL(PARL是百度提供的一个高性能、灵活的强化学习框架)的代码理解MADDPG算法。本文目录如下: ...
MARL算法MADDPG的Pytorch实现 martlab 基于DDPG 智能体的四足机器人运动控制 四足机器人模型 创建环境接口 创建DDPG 智能体 指定训练选项 训练智能体 智能体仿真 参考 matlab2020b例程 这个例子展示了如何训练四足机器人使用深度确定性策略梯度(DDPG)智能体行走。本例中的机器人使用 SimscapeTM MultibodyTM 进行建模。有...