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...
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=...
多智能体环境解析及配置:Zachary:OpenAI-MADDPG 工程简单解析及个人想法 OpenAI示例代码(tensorflow):https://github.com/openai/maddpg WaterWorld-mod环境及示例代码:https://github.com/xuehy/pytorch-maddpg 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...
To use PyTorch torch.max(), first import torch. 要使用PyTorch torch.max() ,请首先导入torch 。 import torch 1. Now, this function returns the maximum among the elements in the Tensor. 现在,此函数返回张量中元素之间的最大值。 (Default Behavior of PyTorch torch.max()) The default behavior i...
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。
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MADDPG-PyTorch PyTorch Implementation of MADDPG from Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments (Lowe et. al. 2017) Requirements OpenAI baselines, commit hash: 98257ef8c9bd23a24a330731ae54ed086d9ce4a7 My fork of Multi-agent Particle Environments PyTorch, version: 0.3....
pytorch实现MADDPG (multi-agent deep deterministic policy gradient) Python开发-机器学习2019-08-10 上传大小:504KB 所需:45积分/C币 Python-PyTorch实现的NEAT神经进化算法 PyTorch 实现的NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies)神经进化算法 上传者:weixin_39840924时间:2019-08-11 ...
要修改链接到自己的电脑并确保MADDPG在PyTorch上正确实现,你需要按照以下步骤操作: 1. 首先,从提供的链接中下载源代码。你可以将链接复制到一个文本编辑器中,然后按F12键打开开发者工具,点击右键选择“检查”,在弹出的窗口中粘贴链接,点击“加载”按钮。这将下载源代码文件。 2. 将下载的源代码文件上传到你的电脑...
MADDPG算法的代码实现 下面是使用PyTorch实现MADDPG算法的示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnp# 定义智能体的神经网络模型classActor(nn.Module):def__init__(self,state_dim,action_dim):super(Actor,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(state_dim,64)self.fc2=nn...