QTRAN认为QMIX做出的约束(网络必须单调)还是太严格了而进一步放宽了约束条件。QTRAN的约束条件用一句话说,就是使得局部Q值最大的联合动作对应的联合Q值最大,其他的Q值是多少,单不单调不管,只要不超过最优的联合动作Q值就可以。 用论文中的公式总结就是: N∑i=1Qi(τi,ui)−Qjt(τ,u)+Vjt(τ)={0u= 0
论文《QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning》来自 ICML 2019。 这篇论文正式提出 IGM 条件,当满足全局 Q 函数选出来的最优动作等于各局部 Q …
5. QTRAN可能面临的挑战或限制 计算复杂性:QTRAN需要学习多个网络(独立的动作值网络、联合动作值网络和状态值网络),这可能导致计算复杂性的增加。 环境依赖性:QTRAN的性能可能依赖于特定环境的特点,如状态空间的大小、动作的维度等。 参数调整:QTRAN涉及多个损失函数和参数,如何有效地调整这些参数以获得最佳性能是一个...
QTRAN论文全称为:QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement learning 代码:https://github.com/Sonkyunghwan/QTRAN 之前说的VDN和QMIX都是值分解领域的两大标杆性文章,并且在一般的工程项目实战上VDN和QMIX的效果就还是比较好的,不过是在论文中的效果有被弱化,...
因此,基于这样的问题,作者提出QTRAN算法,并且声称该算法能够分解任何可分解的任务,而不需要受 (2) 式和 (3) 式的约束[1]。 二、算法思路 作者的关键思路,是将原始的整体值函数 Qjt(τ,u) 映射至一个新的值函数 Qjt′(τ,u) ,使得这两个函数的最优联合动作是等价的。这样,我们就可以通过分解 Qjt′ ...
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多智能体强化学习算法 - VDN, QMIX, QTRAN (Algorithm & Code)
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Application Number: 15/137915 Publication Date: 01/26/2017 Filing Date: 04/25/2016 Export Citation: Click for automatic bibliography generation Assignee: QTran, Inc. Primary Class: 211/186 International Classes: A47B96/06;F16B1/00 View Patent Images: ...