AutoRobust++
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简介：
AutoRobust++是一款先进的自动化机器学习框架增强版，专门设计用于提高模型在各种环境中的鲁棒性和适应性。
通过Minimax深度确定性策略梯度进行稳健的多Agent强化学习是实现M3DDPG（mmmaddpg）算法的方法。该代码是从修改后的多代理粒子环境（MPE）安装中提取出来的，要运行此代码，请进入experiments目录并执行train.py脚本：
```
python train.py --scenario simple
```
您可以将`simple`替换为任何您想在MPE环境中使用的其他选项。
命令行选项包括：
- `--scenario`：定义要在MPE中使用哪个环境（默认值：simple）
- `--max-episode-len`：每个情节中的最大步骤数（默认值：25）
- `--num-episodes`：训练的总次数（默认值：60,000）
- `--num-adversaries`：环境中对手的数量（默认值：0）
- `--good-policy`：好策略所使用的算法，即非对手方采用的算法（默认值：maddpg）
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