多智能体强化学习算法

多智能体强化学习算法有很多种，其中一种是COMA算法。COMA算法是一种基于价值函数值分解的方法，它将团队回报拆分为独立回报的多智能体算法。COMA算法使用Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients来解析团队回报。\[1\]

另外，对于多智能体强化学习的仿真软件，有一些可供选择的工具。例如carla和metadrive。carla是一款自动驾驶仿真软件，但它可能不够轻量。而metadrive是另一个仿真软件，可以用于多智能体强化学习的研究。此外，还有一个名为SMARTS的开源项目，也可以用于多智能体强化学习的仿真。\[2\]

最后，关于on-policy和off-policy的概念，on-policy是指使用最新的策略来执行动作并收集数据，而off-policy的训练数据不是最新策略收集的。在on-policy中，使用同一个策略网络去采样动作并执行，并且更新Q值也需要用到该策略网络。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [多智能体强化学习理论与算法总结](https://blog.csdn.net/weixin_39735688/article/details/131260791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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