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基于MADRL的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Driver_Critic:基于深度确定性策略梯度算法的CarRacing-v0环境解决方案
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    《Driver_Critic》提出了一种在CarRacing-v0环境中应用深度确定性策略梯度（DDPG）算法解决智能体控制问题的方法，有效提升了赛车模拟任务中的驾驶性能和稳定性。 司机批评家在OpenAI Gym的CarRacing-v0环境中使用DDPG算法（深度确定性策略梯度）来解决问题。快速开始所需的依赖关系包括：Gym 0.18.0，Tensorflow 2.4.0和Matplotlib 3.3.4。当前版本的CarRacing-v0存在内存错误，为了解决这个问题，我们需要从Gym GitHub手动下载最新的“car_racing.py”脚本。 正在运行的应用程序包括： - 执行main_loop.py以训练新模型。 - 按空格键观看进度。 - 通过执行evaluate_loop.py来检查最佳解决方案。 DDPG算法由四个网络组成：演员、评论家、目标演员和目标评论家。这些网络用于评估演员并产生学习的目标值。这种方法旨在创建一个基类，作为每个连续动作任务的基础，并且可以通过继承该基类轻松实现更复杂的解决方案。CarRacing-v0是一种计算机视觉环境。
     
  • 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。