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。 文心大模型4.5及X1 正式发布 百度智能云...
9. 通过上述各个方面的分析与代码示例,相信大家可以更深入地理解 PyTorch MADDPG 的实现与管理。
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...
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...
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 Java毕业设计-SpringBoot+Vue的“漫画之家”系统(附源码、数据库、教程).zip Java 项目, Java 毕业设计,Java 课程设计,基于 SpringBoot 开发的,含有代码注释,新手也可看懂。毕...
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MADDPG算法的Pytorch实现 算法介绍 多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning,MARL)是强化学习领域中的一个重要研究方向。其中,多智能体深度确定性策略梯度算法(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)是一种基于DDPG的算法,专门用于解决多智能体环境中的协同控制问题。
A pytorch implementation of MADDPG (multi-agent deep deterministic policy gradient) - pytorch-maddpg/pursuit/waterworld_modified.py at master · xuehy/pytorch-maddpg
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