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PyTorch-DDPG，包含深度确定策略梯度(DDPG)的实现。

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简介：
PyTorch-DDPG 是一种基于 PyTorch 框架构建的深度确定策略梯度 (DDPG) 算法的实现。它详细阐述了在 PyTorch 平台上运用深度确定策略渐变的方法。该算法的实现，包括诸如缓冲缓冲区和随机进程等实用工具，源自 keras-rl 库。这种方法受到了广泛的关注和应用，并且依赖于一系列必要的软件包。

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  • 利用PyTorch实现DDPG（深度确定性策略梯度）.zip
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    本资源提供了使用PyTorch框架实现深度确定性策略梯度算法（DDPG）的完整代码和示例。适合对强化学习感兴趣的开发者与研究人员参考实践。 PyTorch-DDPG 是一个使用 PyTorch 实现深度确定性策略梯度（DDPG）的项目。该项目概述了在 PyTorch 上实现 DDGP 的方法，并且实用工具如缓冲区和随机进程等部分借鉴自 keras-rl 项目，受到了广泛欢迎。项目的依赖项包括相关库 p 等。
     
  • Python-pytorch下的MADDPG多智能体确定性策略梯度实现
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    本项目基于Python和PyTorch框架，实现了MADDPG算法在多智能体环境中的应用，探索了确定性策略梯度技术以优化复杂场景下的协同行为。 PyTorch实现MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）涉及多个步骤和技术细节。首先需要构建环境以便支持多个代理的交互学习，并且每个代理都需要一个独立的学习过程，同时考虑到整个系统的协同效应。在代码层面，这包括定义网络结构、损失函数以及训练循环等关键部分。 MADDPG扩展了传统的DDPG算法以适应多智能体场景，在这种情况下，每个多智能体不仅要从自身的经验中学习策略和价值函数（如标准的DDPG），还要利用其他代理的经验来提升整体性能。这通常通过引入集中式批评者网络实现，该网络能够处理所有代理的状态与动作信息，并据此预测每个个体的最佳行动路径。 在PyTorch框架下实施MADDPG时，开发者需注意以下几点： 1. 设计适用于多智能体环境的架构； 2. 实现共享参数和独立策略更新机制； 3. 确保有效的经验回放与目标网络同步方法； 4. 考虑到训练效率问题，在大规模场景下可能还需要引入分布式计算技术。 总之，基于PyTorch实现MADDPG是一个复杂但又极具挑战性的任务，它不仅要求对强化学习理论有深刻理解，同时也要具备较强的编程技巧和工程能力。
     
  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
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    本书深入讲解了如何使用PyTorch框架实现多种深度强化学习算法，包括DQN、SAC、DDPG和TD3，是掌握现代智能决策系统技术的绝佳资源。 使用Pytorch实现的深度强化学习算法列表如下： 关于深入探讨实验结果： - 离散环境：LunarLander-v2 - 连续环境：Pendulum-v0 所涉及的具体算法包括： 1. DQN（Deep Q-Network） 2. VPG（Vanilla Policy Gradient） 3. DDPG（Deterministic Policy Gradient） 4. TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient） 5. SAC（Soft Actor-Critic） 6. PPO（Proximal Policy Optimization） 使用方法： 只需直接运行文件中的相应算法。 在学习这些算法的过程中，由于它们来自不同的来源，因此各个算法之间没有通用的结构。 未来计划：如果有时间，我将为电梯控制系统添加一个简单的强化学习程序，并改进实验结果展示图形。
     
  • 基于Keras的MADDPG实现：多代理深度确定性策略梯度算法
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    本项目采用Keras框架实现了MADDPG算法，即多代理深度确定性策略梯度方法，用于解决复杂环境下的多智能体协同决策问题。 马迪克-凯拉斯在Keras中实现了多代理深度确定性策略梯度（MADDPG）算法。
     
  • PyRL: Pytorch中的强化学习框架（包括政策梯度、DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等）
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    PyRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供多种算法实现，如策略梯度、DQN、DDPG、TD3、PPO及SAC，助力研究者与开发者高效探索智能决策技术。 PyRL-Pytorch中的强化学习框架PyRL是深度强化学习研究的框架。该项目在积极开发之中，在此框架下实现了以下算法： 特征模块化架构：该框架采用可读性强、易于维护的代码结构。 安装： - 使用git克隆仓库：`git clone https://github.com/chaovven/pyrl.git` - 安装依赖项：`pip3 install -r requirements.txt` 建议使用conda环境进行实验。某些示例需要MuJoCo物理模拟器，具体设置请参考相关文档。 进行实验： 例如，执行TD3算法的命令为： `python3 main.py --alg=td3 with env=InvertedPendulum-v2` 默认参数存储在config/default.yaml文件中，所有实验共享这些配置。特定于TD3的参数则位于config/algs目录下。
     
  • DDPG_TF2：基于Keras和TensorFlow 2的简易深度确定性策略梯度算法实现
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    简介：DDPG_TF2是使用Python的Keras API在TensorFlow 2框架下开发的一个简化版深度确定性策略梯度（DDPG）算法库，适用于解决连续动作空间下的强化学习问题。 在TensorFlow 2.0环境下很难找到简洁明了的DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）实现代码。因此我制作了一个版本来解决这个问题。DDPG是一种无模型、非策略的学习算法，在连续动作空间中能够学习Q函数和决策策略，它借鉴自深度Q学习，并且可以视为在连续行动空间上的DQN扩展。 在这个特定的DDPG实现里，开始阶段会进行n次纯粹的探索（由rand_steps参数控制），通过在整个范围内均匀分布来选择动作。此版本的特点包括： - 使用随机模型估计提供无限的动作范围。 - 采用噪声过程如奥恩斯坦–乌伦贝克(Ornstein-Uhlenbeck)方法来进行行动空间内的探索。 - 利用经验重播机制稳定地学习过去的交互信息。 此外，该实现使用了演员评论家架构，在此结构中为演员和评论家网络引入目标模型，并通过Polyak平均来转移权重。最终，利用贝尔曼方程描述每个状态动作对的最佳Q值函数。
     
  • 基于MADRL的双延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法
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    本研究提出了一种名为MATD3的算法，它结合了双延迟机制与深度确定性策略梯度（DDPG），并引入模型自适应分布重播学习(MADRL)技术，以改进连续动作空间中的强化学习性能。 MATD3（多智能体双延迟深度确定性策略梯度）是基于TD3（Twin Delayed DDPG）算法的多智能体版本。TD3是对DDPG算法的一种改进，主要增强了在确定性策略学习中的稳定性问题。而MATD3则进一步扩展了TD3的功能，使其能够在多智能体环境中进行训练和执行。
     
  • 多主体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients, MADDPG)...
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    简介：MADDPG是一种用于解决多智能体系统协同决策问题的强化学习算法，通过扩展DDPG框架实现多个交互代理同时学习最优策略。 多代理深确定性策略梯度（MADDPG）算法的Pytorch实现是基于我在论文《针对混合合作竞争环境的多主体Actor评论家》中的研究提出的。该实现需要安装多代理粒子环境（MAPE）。建议创建一个包含MAPE依赖项的新虚拟环境，因为这些依赖可能已经过时。 推荐使用PyTorch 1.4.0版本运行此程序，因为在计算批评者损失时使用的就地操作在最新版的PyTorch中似乎存在问题。为了方便主文件能够访问到make_env函数，请将主存储库克隆至与MAPE相同的目录下。有关本教程的具体内容和视频演示可以在相关资源页面找到。
     
  • 基于MADRL的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法
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    本研究提出一种基于模型自适应深度强化学习（MADRL）的改进型多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法，提升复杂环境下的协作效率与稳定性。 MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）是一种应用于多智能体强化学习环境的算法。该算法由2017年发表的论文《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》提出，它结合了深度确定性策略梯度（DDPG）算法的思想，并针对多智能体场景进行了扩展，能够处理混合协作与竞争的复杂环境。