maddpg绘图和训练过程分开代码

以下是MADDPG算法的训练和绘图过程分开的示例代码：

训练脚本（train.py）：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义Actor神经网络
class ActorNetwork:
    ...

# 定义Critic神经网络
class CriticNetwork:
    ...

# 定义经验回放缓冲区
class ReplayBuffer:
    ...

# 定义MADDPG算法类
class MADDPG:
    ...

if __name__ == '__main__':
    # 创建MADDPG对象
    maddpg = MADDPG()

    # 训练循环
    for episode in range(num_episodes):
        # 执行MADDPG算法的训练步骤
        maddpg.train()

        # 记录训练过程中的指标
        rewards.append(maddpg.total_reward)
        q_values.append(maddpg.avg_q_value)
        ...

        # 保存模型参数
        if episode % save_interval == 0:
            maddpg.save_model()

    # 保存训练过程中的指标
    np.savez('results.npz', rewards=rewards, q_values=q_values, ...)

绘图脚本（plot.py）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 从结果文件中读取训练过程中的指标
results = np.load('results.npz')
rewards = results['rewards']
q_values = results['q_values']
...

# 绘制奖励曲线
plt.figure()
plt.plot(rewards)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Reward')
plt.title('Reward Curve')
plt.savefig('reward_curve.png')

# 绘制Q值曲线
plt.figure()
plt.plot(q_values)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Q Value')
plt.title('Q Value Curve')
plt.savefig('q_value_curve.png')

# 绘制其他图形
...

在这个示例中，我们将训练和绘图过程分别实现为两个独立的Python脚本，train.py和plot.py。在训练脚本中，我们使用MADDPG类实现MADDPG算法的训练过程，并将训练过程中的指标保存到一个npz文件中。在绘图脚本中，我们从npz文件中读取训练过程中的指标，并使用Matplotlib库绘制相应的图形。这种方法可以使代码更加清晰和易于维护。