MADDPG算法中智能体的特点
时间: 2023-11-10 13:18:35 浏览: 43
MADDPG算法(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)是一种多智能体强化学习算法,其特点在于每个智能体都有自己的Actor和Critic网络,用于学习其个体的最优策略,并考虑其他智能体的影响。
具体来说,MADDPG算法中的智能体特点有:
1. 分布式决策:每个智能体都有自己的Actor网络,用于选择行动,而整个系统的行动则是由所有智能体的行动组成的。
2. 协作学习:每个智能体的Critic网络都会考虑其他智能体的行动对其自身价值函数的影响,从而使得各个智能体能够协同合作,达到整个系统的最优表现。
3. 经验回放:MADDPG算法中的智能体也会使用经验回放来训练自己的Actor和Critic网络,从而提高学习效率和稳定性。
总之,MADDPG算法中的智能体是具有分布式决策、协作学习和经验回放等特点的。
相关问题
maddpg算法pytorch实现两个智能体
好的,我可以为您提供一些指导。首先,您需要确定MADDPG算法的网络结构和超参数。然后,您可以使用PyTorch框架来实现网络。以下是一个简单的示例代码,可以帮助您开始:
``` python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
class Actor(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim):
super(Actor, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, action_dim)
def forward(self, state):
x = torch.relu(self.fc1(state))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = torch.tanh(self.fc3(x))
return x
class Critic(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim):
super(Critic, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim + action_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, 1)
def forward(self, state, action):
x = torch.cat([state, action], dim=1)
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
class MADDPG:
def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim, lr, gamma, tau):
self.actor_local = Actor(state_dim, action_dim, hidden_dim)
self.actor_target = Actor(state_dim, action_dim, hidden_dim)
self.critic_local = Critic(state_dim, action_dim, hidden_dim)
self.critic_target = Critic(state_dim, action_dim, hidden_dim)
self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor_local.parameters(), lr=lr)
self.critic_optimizer = optim.Adam(self.critic_local.parameters(), lr=lr)
self.gamma = gamma
self.tau = tau
def act(self, state):
state = torch.FloatTensor(state)
action = self.actor_local(state).detach().numpy()
return np.clip(action, -1, 1)
def update(self, experiences):
states, actions, rewards, next_states, dones = experiences
# update critic
next_actions = [self.actor_target(next_state) for next_state in next_states]
next_actions = torch.cat(next_actions, dim=1)
Q_targets_next = self.critic_target(next_states, next_actions)
Q_targets = rewards + (self.gamma * Q_targets_next * (1 - dones))
Q_expected = self.critic_local(states, actions)
critic_loss = nn.MSELoss()(Q_expected, Q_targets.detach())
self.critic_optimizer.zero_grad()
critic_loss.backward()
self.critic_optimizer.step()
# update actor
actions_pred = [self.actor_local(state) for state in states]
actions_pred = torch.cat(actions_pred, dim=1)
actor_loss = -self.critic_local(states, actions_pred).mean()
self.actor_optimizer.zero_grad()
actor_loss.backward()
self.actor_optimizer.step()
# update target networks
self.soft_update(self.actor_local, self.actor_target, self.tau)
self.soft_update(self.critic_local, self.critic_target, self.tau)
def soft_update(self, local_model, target_model, tau):
for target_param, local_param in zip(target_model.parameters(), local_model.parameters()):
target_param.data.copy_(tau * local_param.data + (1 - tau) * target_param.data)
```
在这个示例代码中,我们定义了Actor和Critic网络,并实现了MADDPG算法的主要功能。您可以根据需要调整网络结构和超参数。
DDPG算法中智能体原地转圈
DDPG算法中智能体原地转圈可能是由于以下原因:
1. 策略网络输出的动作不够随机。如果智能体的策略网络输出的动作不够随机,那么智能体可能会陷入某种循环中,导致原地转圈。
2. 动作空间过于狭窄。如果动作空间过于狭窄,智能体可能无法探索到更多的动作,导致原地转圈。
3. 噪声过小。在DDPG算法中,通常会加入一些高斯噪声来增加策略网络输出的随机性,如果加入的噪声过小,那么智能体可能会陷入某种循环中,导致原地转圈。
解决方法包括但不限于:
1. 增加噪声。可以增加策略网络输出的噪声,来增加智能体的随机性,从而避免原地转圈。
2. 扩大动作空间。可以扩大智能体的动作空间,让智能体有更多的动作选择,从而避免原地转圈。
3. 调整训练参数。可以尝试调整DDPG算法中的训练参数,比如学习率、批次大小等,以达到更好的训练效果,从而避免原地转圈。
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