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MAProj: PyTorch中的多智能体粒子环境项目(CommNet, BiCNet, MADDPG)

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简介:
MAProj是基于PyTorch开发的一个研究平台,专注于多智能体系统的协同学习。该项目实现了多种先进的算法,包括CommNet、BiCNet和MADDPG,用于解决复杂环境中多智能体的合作与竞争问题。 马普里是一个使用Pytorch的多代理项目(commnet),针对“simple_spread”粒子环境。 推理: 通讯网: - Bicnet: - Maddpg: 训练曲线: 如何使用: 1. 点安装依赖项 `-r requirements.txt` 2. 进入目录 `cd MAProj` 3. 执行命令 `python ma_main.py --algo maddpg --mode train` 待办事项清单 - 更多地图的训练工作 - 修复图形内存泄漏问题

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  • MAProj: PyTorchCommNet, BiCNet, MADDPG
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    MAProj是基于PyTorch开发的一个研究平台,专注于多智能体系统的协同学习。该项目实现了多种先进的算法,包括CommNet、BiCNet和MADDPG,用于解决复杂环境中多智能体的合作与竞争问题。 马普里是一个使用Pytorch的多代理项目(commnet),针对“simple_spread”粒子环境。 推理: 通讯网: - Bicnet: - Maddpg: 训练曲线: 如何使用: 1. 点安装依赖项 `-r requirements.txt` 2. 进入目录 `cd MAProj` 3. 执行命令 `python ma_main.py --algo maddpg --mode train` 待办事项清单 - 更多地图的训练工作 - 修复图形内存泄漏问题
  • CommNet-BiCnet: 在TensorFlow实现CommNetBiCnet
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    本项目在TensorFlow框架下实现了CommNet与BiCnet模型,旨在促进多智能体系统中的交流学习和双向信息网络构建,推动相关领域研究进展。 在通讯网络的实现训练过程中使用了DDPG算法来训练CommNet,并通过执行`python train_comm_net.py`命令来进行。为了寻找最佳超参数(如actor_lr或critic_lr),已实现了简单的网格搜索方法,该方法会根据CPU内核的数量并行启动多个训练实例。 此外,还提供了一个名为“猜测和环境”的简单游戏用于测试通讯的有效性。此环境中实现了OpenAI核心体育馆界面的关键方法。每个代理在截断的高斯条件下接收一个范围在[-10, 10]之间的标量值。所有代理的任务是计算从其他代理接收到的所有输入信号的总和,并基于该总和与自己输出结果之间绝对差值获得介于[0, 1]之间的归一化奖励。 实验结果显示,当使用2个特工在Confessing sum环境中训练CommNet时取得了良好效果。
  • Python-pytorchMADDPG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。
  • 博弈对抗算法MADDPG Python实现及代码注释源码
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    本项目提供了一个基于Python的MADDPG(多智能体深度确定性策略梯度)算法实现,用于解决多智能体系统的协同与竞争问题,并包含详细的代码注释以帮助理解。 基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法Python实现项目源码+代码注释 该项目包含个人毕业设计的所有内容,所有代码均经过测试并成功运行,请放心下载使用。 1. 本资源中的所有项目代码在功能正常且已通过全面测试后才上传发布。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生、老师及企业员工学习参考。无论是对于初学者还是希望进一步提升技能的人来说,都是一个很好的选择。此外,该项目同样适用于毕业设计、课程作业或初期项目的演示等用途。 3. 如果您有一定的基础,可以在此代码基础上进行修改和扩展以实现更多功能,并可用于个人项目如毕设或者课堂作业。 下载后请先查看README.md文件(如有)。仅供学习参考,请勿用于商业用途。
  • Python群算法简易实现
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    本文章介绍了在Python环境中如何简单地实现一种有效的优化技术——多目标粒子群算法,为初学者提供一个清晰、易懂的学习资源。 首先初始化粒子群算法的相关参数:设定初始的粒子数量、迭代次数以及存档阈值;同时为每个粒子设置其速度、位置、适应度值,并记录下它们各自的个体最优解(pbest)及群体最优解(gbest)。这里,非劣解会被保存到一个特定的存档中。对于每一个新发现的非劣解,如果它在某些目标上优于已有的解,则会加入存档;否则将被忽略。 初始化时还设定惯性因子和速度因子,并且每个粒子初始pbest为自身的位置值。群体最优解(gbest)从存档中的所有非劣解中随机选取,但选择的概率与这些解的拥挤度成反比关系:即拥挤度越高的解,被选作gbest的机会就越小。 在每次迭代过程中,会根据特定公式更新粒子的速度和位置,并对存档进行维护。具体而言,在一次新的迭代开始时,首先依据支配关系筛选掉劣质了解;然后将剩余的非劣解加入到当前存档中,并再次通过支配关系剔除其中的部分劣解。 当存档案中的条目数量超过预设阈值后,则会根据自适应网格技术进行调整:一方面删除那些拥挤度较高的冗余粒子,另一方面重新计算和划分各个网格以确保算法效率。
  • 博弈对抗算法MADDPG Python实现及代码注释(含高分源码).zip
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    本资源提供基于Python实现的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,适用于复杂环境下的博弈与对抗模拟,并包含详尽代码注释和高质量项目源码。 基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法Python实现源码+代码注释(高分项目).zip是个人98分期末大作业项目,包含完整可运行的代码,适用于计算机相关专业学生的课程设计、期末大作业以及需要实战练习的学习者。该项目经过严格调试确保可以直接使用,并提供详尽的代码注释以帮助理解算法实现细节。
  • Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Environment_强化学习_
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    简介:本项目为一个多智能体强化学习环境,旨在提供一个平台用于研究和开发复杂的多代理系统。通过模拟各种交互场景,促进算法创新与优化。 多智能体强化学习环境用于开发强化学习算法。
  • MADDPG不同应用场景
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    本文探讨了MADDPG(多智能体分布式多代理深度强化学习)在不同环境中的应用案例与场景,分析其优势和挑战。 多智能体强化学习涉及在复杂环境中训练多个相互作用的代理。每个代理通过与环境交互来学习如何实现目标,同时考虑其他代理的行为及其对自身策略的影响。这种学习方式广泛应用于机器人协作、交通管理及游戏等领域中,以解决需要协调和合作的问题。
  • 基于MADDPG博弈对抗算法Python代码实现(可直接使用优质).zip
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    本资源提供了一个利用MADDPG算法进行多智能体协同与竞争的Python实现。该项目包含了详细的文档和注释,方便用户理解和修改。无论是研究还是实践,都是一个优质的起点。 该项目提供了一个基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法的Python实现源码包(下载即用高分项目)。此资源特别适合计算机相关专业的学生作为课程设计或期末大作业使用,同时也非常适合那些希望通过实际操作来提升技能的学习者。整个项目包括了完整的代码文件,并且已经过严格的调试确保可以直接运行。 基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法python实现项目源码(下载即用高分项目).zip个人98分期末大作业项目,代码完整下载可用。主要针对计算机相关专业的正在做课程设计和期末大作业的学生以及需要进行实战练习的学习者。该项目包含全部所需源码,并且可以直接使用;所有内容均已调试确保运行无误。 基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法python实现项目源码(下载即用高分项目).zip,提供了一个完整的解决方案,帮助学生和学习者在实践中掌握相关技术。
  • RL-MPE: 在OpenAI MPE使用DDPG, MADDPG, DQN, MADDPG+Advantage进行实验
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    本文介绍了在OpenAI多智能体环境(MPE)中,采用DDPG、MADDPG和DQN等算法进行的RL-MPE实验,并探讨了MADDPG结合优势法的效果。 在RL-MPE实验中使用了DDPG、MADDPG、DQN以及MADDPG+advantage算法,在OpenAI的多智能体环境(Multi-Agent Particle Environment, MPE)下进行测试。我们在此基础上加入了自己的改进,包括引入DQN和优势函数(Advantage Function),但最终发现其性能不如原始的MADDPG算法。此外,我们在游戏中添加了“吃掉消失”的机制,然而这一改动对训练策略及游戏得分产生了较大影响,并且在增加“吃掉消失”与“输赢”评判后,整体训练效果有所下降。