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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化：采用深度确定性策略梯度的Python实现
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    本研究提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的新型计算卸载方案，旨在优化无人机辅助下的移动边缘计算环境。通过Python编程实现了该算法，并评估了其在提高系统性能方面的有效性。 本项目是关于基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化，并采用深度确定性策略梯度方法进行Python实现的大作业设计项目，个人经导师指导并获得通过，评审分数为98分。该项目主要面向正在完成大作业或需要实战练习的计算机相关专业的学生和学习者，适用于课程设计、期末大作业等场景。