DQN与MADQN的区别
时间: 2024-04-16 10:29:52 浏览: 44
DQN(Deep Q-Network)和MADQN(Multi-Agent Deep Q-Network)都是基于价值迭代的强化学习算法,但它们在处理多智能体问题时有一些区别。
1. 单智能体 vs 多智能体:DQN是针对单个智能体的算法,它通过一个深度神经网络来估计智能体在给定状态下采取不同动作的价值。而MADQN是为多个智能体设计的算法,每个智能体都有自己独立的DQN网络来估计其在给定状态下的动作价值。
2. 经验回放:DQN使用经验回放来训练神经网络。它将智能体与环境交互得到的经验存储在经验回放缓冲区中,并从中随机采样进行训练。MADQN也使用经验回放,但与DQN不同的是,MADQN共享一个经验回放缓冲区,所有智能体的经验都存储在其中。
3. 目标网络:DQN使用目标网络来稳定训练。目标网络是一个与主网络参数相互独立的副网络,用于计算目标Q值。MADQN也采用了目标网络来提高训练的稳定性,但不同的是,MADQN中每个智能体都有自己的目标网络。
4. 协同学习:MADQN的目标是实现多个智能体之间的协同决策,使它们能够相互合作达到最大化累积奖励的目标。为了实现协同学习,MADQN通过共享经验和观察其他智能体的动作来增强智能体之间的交互和合作。
总体而言,DQN和MADQN都是基于价值迭代的强化学习算法,但MADQN针对多智能体问题进行了扩展和改进。MADQN通过独立的DQN网络、共享经验回放和协同学习的方式,使多个智能体能够相互合作并取得更好的性能。
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因此,策略梯度和DQN算法的选择取决于问题的具体情况,以及考虑到算法的优点和缺点来选择适合的算法。