MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）是一种用于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的算法。它允许多个智能体在同一环境中交互并学习最优策略。
基本概念
- 多智能体强化学习（MARL）：涉及多个智能体在同一个环境中学习如何交互以实现共同目标。
- 深度确定性策略梯度（DDPG）：一种基于深度学习的强化学习算法，用于训练智能体。
MADDPG 工作原理
- 策略网络：每个智能体都有自己的策略网络，用于生成动作。
- 目标网络：用于存储当前策略网络的目标值。
- 优势函数：评估智能体当前策略的优劣。
- 梯度更新：使用梯度下降法更新策略网络。
实践案例
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相关资源
- MADDPG 论文：点击阅读
- PyTorch 实现：PyTorch MADDPG 实现
MADDPG 示例图
总结
MADDPG 是一种强大的多智能体强化学习算法，适用于解决复杂的多智能体交互问题。通过学习和实践，你可以更好地理解如何使用 MADDPG 来解决实际问题。