maddpg算法的state_dim是什么意思,举一个具体的代码实例
时间: 2024-05-09 18:15:33 浏览: 8
MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法中的state_dim指的是每个智能体的状态空间维度。在该算法中,每个智能体都有自己的状态空间,因此需要分别定义每个智能体的状态空间维度。state_dim通常是一个向量或矩阵,包含了智能体在当前状态下的所有相关信息,比如位置、速度、角度、能量等等。
以下是一个使用MADDPG算法的PyTorch代码示例,其中state_dim的定义为4:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
from collections import deque
class MADDPG:
def __init__(self, state_dim=4, action_dim=2, n_agents=3, lr_actor=0.01, lr_critic=0.01, gamma=0.99, tau=0.01):
self.state_dim = state_dim
self.action_dim = action_dim
self.n_agents = n_agents
self.gamma = gamma
self.tau = tau
self.actors = [Actor(state_dim, action_dim) for _ in range(n_agents)]
self.critics = [Critic(state_dim*n_agents, action_dim*n_agents) for _ in range(n_agents)]
self.actor_optimizers = [torch.optim.Adam(actor.parameters(), lr=lr_actor) for actor in self.actors]
self.critic_optimizers = [torch.optim.Adam(critic.parameters(), lr=lr_critic) for critic in self.critics]
self.memory = ReplayBuffer()
```
在这个代码示例中,MADDPG类的初始化函数中定义了state_dim为4。在该算法的实现中,每个智能体的状态空间都是4维的。