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Python实现的多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码及模型文件合集(zip)

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简介:
本资源包含Python实现的多种多智能体强化学习算法(VDN, QMIX, QTRAN, QPLEX)的完整源代码与预训练模型,适用于研究与教学。 【项目介绍】基于Python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip 1. 该项目的源代码在上传前已通过本地测试,确保功能正常无误,请放心下载使用。 2. 适用于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、机械电子信息等相关专业的在校大学生及行业从业人员等群体进行学习和研究。 3. 此项目具有代表性且创新性强,具备较高的学习借鉴价值。不仅适合初学者入门进阶阶段的学习使用,还可以作为毕业设计项目、课程作业或比赛初期的演示案例。 4. 对于有一定基础并热爱探索钻研的技术爱好者而言,也可以基于此项目进行二次开发和改进。如果您觉得这个项目对您有帮助,请下载试用,并欢迎在学习过程中提出问题与困惑以便进一步交流探讨。

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  • PythonVDNQMIXQTRANQPLEX(zip)
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    本资源包含Python实现的多种多智能体强化学习算法(VDN, QMIX, QTRAN, QPLEX)的完整源代码与预训练模型,适用于研究与教学。 【项目介绍】基于Python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip 1. 该项目的源代码在上传前已通过本地测试,确保功能正常无误,请放心下载使用。 2. 适用于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、机械电子信息等相关专业的在校大学生及行业从业人员等群体进行学习和研究。 3. 此项目具有代表性且创新性强,具备较高的学习借鉴价值。不仅适合初学者入门进阶阶段的学习使用,还可以作为毕业设计项目、课程作业或比赛初期的演示案例。 4. 对于有一定基础并热爱探索钻研的技术爱好者而言,也可以基于此项目进行二次开发和改进。如果您觉得这个项目对您有帮助,请下载试用,并欢迎在学习过程中提出问题与困惑以便进一步交流探讨。
  • 基于Simulink
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    本研究利用Simulink平台开发了一种新颖的多智能体系统强化学习框架,旨在优化复杂环境下的协作与决策过程。通过模拟仿真验证了该模型在提高学习效率和适应性方面的优越性能。 本段落深入探讨“多智能体强化学习Simulink模型”的概念、结构及其应用。多智能体强化学习(MARL)是机器学习领域的一个重要分支,涉及多个自主决策的智能体在共享环境中互动并进行学习的过程。Simulink 是 MATLAB 环境中的图形化建模工具,用于系统仿真、控制设计和实时原型验证。 标题“多智能体强化学习Simulink模型”表明我们讨论的是一个使用 Simulink 构建的模型,该模型旨在模拟研究多个智能体之间的协同强化学习过程。Simulink 模型的优势在于能够直观展示系统的动态特性,并便于理解和调试复杂的交互行为。描述中提到,这是一个可以直接运行的示例模型,无需额外配置。这意味着用户只需理解该模型构成并替换环境参数为特定场景即可适应各种多智能体问题。“无缝热插拔”能力对于快速验证和测试不同的强化学习策略至关重要。 在多智能体强化学习中,每个智能体通过与环境及其他智能体的交互来学习最大化长期奖励的方法。关键概念包括: 1. **策略**:每个智能体都有一套行为规则即策略,可以是确定性的或随机的,并且会不断优化。 2. **环境模型**:描述了智能体如何影响环境状态和获得奖励的状态转移过程。 3. **协作与竞争**:多智能体系统中可能存在合作以达成共同目标的情况,也可能存在相互竞争的关系,这增加了学习复杂性。 4. **通信机制**:通过观察其他智能体的行为或直接的通信通道进行信息交换。 5. **学习算法**:如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 和 Proximal Policy Optimization (PPO),适用于多智能体系统但需针对其特性调整。 Simulink模型中可能包含以下组件: - **智能体模块**:每个智能体的决策单元,包括状态计算、动作选择和策略更新。 - **环境模块**:模拟环境动态,并响应智能体的动作提供反馈。 - **交互模块**:处理智能体之间的互动与通信。 - **奖励模块**:根据行为及环境状态计算奖励值。 - **学习模块**:实现强化学习算法,例如神经网络训练部分。 使用Simulink工具可以方便地调整模型参数并观察不同设置对性能的影响。这有助于深入理解多智能体强化学习的原理和实践。“多智能体强化学习Simulink模型”提供了一个强大的平台用于研究实验中协同行为的学习过程。掌握此类模型可以使研究人员与工程师更好地设计优化复杂环境中的集体行为方案,在自动驾驶、机器人协作及游戏AI等领域具有广泛的应用前景。
  • 基于Python小车.zip
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    本项目为一个基于Python编程语言开发的强化学习应用案例,通过训练智能小车自主导航和避障,展示了机器学习技术在自动化控制领域的实际应用价值。 资源包含文件:设计报告word+源码Q-learning是一种强化学习算法,用于帮助无人车根据当前状态做出更优的选择。详细内容可以参考相关资料进行了解。
  • TensorFlow中基于
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    本项目在TensorFlow平台上实现了多智能体强化学习算法,并提供了详细的代码示例和实验结果分析。适合研究与实践。 多智能体深度强化学习的TensorFlow代码实现包括环境设置和演示实例。
  • PyMARL:Python框架
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    PyMARL是一款专为研究设计的Python库,旨在简化和加速多智能体系统的强化学习实验。它提供了丰富的算法实现、灵活的环境接口以及强大的工具包,以支持研究人员轻松探索复杂的协作与竞争场景。 请确保您在实验中使用的《星际争霸II》版本是正确的。 不同版本的性能可能不具有可比性。 SMAC 中的结果使用的是 SC2.4.6.2.69232 版本,而非 SC2.4.10。PyMARL 是一个用于深度多智能体强化学习的框架,包括多种算法的实现,并且是用 PyTorch 编写的,使用的环境为《星际争霸II》和 SMAC。 安装说明: 使用以下命令构建 Dockerfile: cd docker bash build.sh 设置《星际争霸II》和SMAC: bash install_sc2.sh
  • Python机器.zip
    优质
    本资源包含多种使用Python语言编写的经典机器学习算法源代码,涵盖分类、回归及聚类等领域,适合学习和研究参考。 机器学习算法Python实现源码合集.zip (由于原内容主要由文件名重复组成且无实质性的文本描述或敏感信息,在此仅保留核心文件名称以供识别)
  • Python
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    本项目旨在通过Python语言实现多种经典强化学习算法,并应用到实际问题求解中,以验证其有效性和实用性。 这个库提供了代码和练习,并包含了一些受欢迎的强化学习算法的解决方案。
  • 基于gym追逃博弈平台Python.zip
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    本资源提供了一个基于Gym框架实现的多智能体追逃博弈环境及强化学习算法的Python代码库,适用于研究与开发工作。 这是一个基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台的Python源码项目,该项目获得了导师的认可并得到了98分的成绩。此项目主要适用于正在进行课程设计或期末大作业的计算机相关专业的学生以及需要实战练习的学习者。该源代码能够帮助大家理解和实现多智能体系统中的复杂交互和策略优化问题,在追逃博弈场景中应用强化学习技术,以提高算法模型的实际应用能力。
  • MARL-Papers: (MARL)献汇总
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    简介:MARL-Papers是多智能体强化学习领域的综合性资源库,汇集了相关研究论文与最新进展,为学术界和工业界的研究人员提供宝贵的参考资料。 多主体强化学习(MARL)论文集 多智能体强化学习是一个非常有趣的研究领域,它与单智能体RL、多智能体系统、博弈论、进化计算和优化理论有很强的联系。这是关于多智能体强化学习(MARL)研究和评论论文的一个集合,按时间排序。 欢迎任何建议和请求。这些参考文献的共享原则仅用于研究目的。如果有作者不希望在此处列出其论文,请随时与编者联系。 概述、教程及书籍 - Jakob N Foerster撰写的博士论文,《》,2018年。 - HM Schwartz著,2014年。 - Daan Bloembergen, Daniel Hennes, Michael Kaisers和Peter Vrancx撰写的文章,《》(ECML),2013年。 - Shoham Y与K. Leyton-Brown合著的《》,剑桥大学出版社,2008年。
  • MADRL中基于VDN价值分解
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    本研究提出了一种在MADRL框架下利用VDN进行多智能体价值分解的新算法,旨在优化复杂环境中的协作与学习效率。 在多智能体强化学习(MARL)领域中,一个核心挑战是在多个智能体合作的环境中找到有效的策略。价值分解网络(VDN, Value Decomposition Network)是一种重要的解决方案,特别是在集中训练、分散执行(CTDE, Centralized Training and Decentralized Execution)框架下。VDN通过提供一种方法来分解联合价值函数,使得多智能体能够高效地协作并学习。