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MADRL中基于VDN的多智能体价值分解算法

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简介：
本研究提出了一种在MADRL框架下利用VDN进行多智能体价值分解的新算法，旨在优化复杂环境中的协作与学习效率。 在多智能体强化学习（MARL）领域中，一个核心挑战是在多个智能体合作的环境中找到有效的策略。价值分解网络（VDN, Value Decomposition Network）是一种重要的解决方案，特别是在集中训练、分散执行（CTDE, Centralized Training and Decentralized Execution）框架下。VDN通过提供一种方法来分解联合价值函数，使得多智能体能够高效地协作并学习。

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  • MADRL中基于VDN的多智能体价值分解算法
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    本研究提出了一种在MADRL框架下利用VDN进行多智能体价值分解的新算法，旨在优化复杂环境中的协作与学习效率。 在多智能体强化学习（MARL）领域中，一个核心挑战是在多个智能体合作的环境中找到有效的策略。价值分解网络（VDN, Value Decomposition Network）是一种重要的解决方案，特别是在集中训练、分散执行（CTDE, Centralized Training and Decentralized Execution）框架下。VDN通过提供一种方法来分解联合价值函数，使得多智能体能够高效地协作并学习。
     
  • 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。
     
  • 关于多智能体PPO（MAPPO）算法的实现
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    简介：本文档详细介绍了如何在复杂环境中实现和应用多智能体Proximal Policy Optimization (MAPPO) 算法。通过源代码解析，为研究者提供了一个全面理解并优化该算法的平台。 这是多智能体的PPO（MAPPO）算法实现。
     
  • Python实现的多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码及模型文件合集(zip)
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    本资源包含Python实现的多种多智能体强化学习算法（VDN, QMIX, QTRAN, QPLEX）的完整源代码与预训练模型，适用于研究与教学。 【项目介绍】基于Python实现多智能体强化学习VDN、QMIX、QTRAN、QPLEX算法源码+对应模型文件.zip 1. 该项目的源代码在上传前已通过本地测试，确保功能正常无误，请放心下载使用。 2. 适用于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、机械电子信息等相关专业的在校大学生及行业从业人员等群体进行学习和研究。 3. 此项目具有代表性且创新性强，具备较高的学习借鉴价值。不仅适合初学者入门进阶阶段的学习使用，还可以作为毕业设计项目、课程作业或比赛初期的演示案例。 4. 对于有一定基础并热爱探索钻研的技术爱好者而言，也可以基于此项目进行二次开发和改进。如果您觉得这个项目对您有帮助，请下载试用，并欢迎在学习过程中提出问题与困惑以便进一步交流探讨。
     
  • 基于多智能体进化的求解单配送中心带硬时间窗VRP算法
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    本研究提出了一种基于多智能体进化的方法，专门用于解决具有单一配送中心和严格时间窗口约束的车辆路径规划问题(VRP)，旨在优化物流配送效率。 关于多智能体进化算法的详细编程思路，请参阅博主专栏《智能优化算法》中的文章《多智能体进化算法求解带硬时间窗约束的VRP问题（附完整Python程序代码+思路详解）》。
     
  • 基于角色的多代理强化学习(ROMA)算法代码(MADRL)
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    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。
     
  • 人工智能_遗传算法在求解函数极值中的应用_智能算法_
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    本研究探讨了遗传算法在寻找复杂函数极值问题上的有效性与高效性，展示了其作为智能计算工具解决优化难题的独特优势。 使用遗传算法求解函数极值问题包括其原理、代码实现以及示例图片的展示。需要相应的算法库支持。
     
  • 基于Simulink S函数的多智能体一致性算法仿真
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    本研究利用Simulink S函数构建了多智能体系统模型，并通过仿真实验验证了一种新的多智能体一致性算法的有效性。 文档包含一个Simulink仿真模型和S函数代码文件。在Matlab中设置好路径后即可成功进行仿真。
     
  • 基于MATLAB的OTSU多阈值分割算法
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    本研究探讨了在MATLAB环境下应用OTSU方法进行图像多阈值分割的技术，旨在提高图像处理精度与效率。 OSTU多阈值图像分割程序是基于Matlab语言开发的。