基于角色的多代理强化学习(ROMA)算法代码(MADRL)

简介：
基于角色的多代理强化学习(ROMA)算法代码(MADRL)是一个创新性的开源项目，旨在解决复杂多智能体系统的协同问题。通过定义明确的角色分配机制和优化策略更新方法，MADRL显著提高了多代理系统在大规模环境中的协调效率与性能上限。该库为研究者提供了强大的工具来探索分布式学习架构的应用潜力，特别适用于机器人协作、游戏AI等领域。 在多智能体系统中，如何让各个智能体有效协作、合理分工以最大化整体性能是一个核心问题。面向角色的多智能体强化学习（Role-Oriented Multi-Agent Reinforcement Learning, ROMA）算法正是为了解决这一挑战而设计的。 ROMA 中，“角色”是多智能体协作中的关键概念。每个智能体被分配不同的角色，这些角色决定了它们在任务中具体的职责和行为模式。通过这种基于角色的方法，ROMA 旨在提高多智能体系统的合作效率，并使策略学习更加稳定和高效。