多智能体反步法公式框架图
时间: 2023-10-29 08:05:19 浏览: 38
多智能体反步法(Multi-Agent Reinforcement Learning with Reversed Curriculum Generation,简称 MARL-RCG)是一种用于多智能体强化学习的算法,其主要思想是通过生成逆向课程来训练智能体,使其不断地适应环境,并提高其决策能力。
以下是 MARL-RCG 的公式框架图:
![MARL-RCG 公式框架图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210708151809668.png)
其中,$s$ 表示当前状态,$o^i$ 表示智能体 $i$ 的观察值,$a^i$ 表示智能体 $i$ 的动作,$r^i$ 表示智能体 $i$ 的奖励值,$Q^i$ 表示智能体 $i$ 的动作值函数,$\pi^i$ 表示智能体 $i$ 的策略函数,$H^i$ 表示智能体 $i$ 的逆向课程,$L^i$ 表示智能体 $i$ 的损失函数,$T$ 表示最大训练步数,$\alpha$ 表示学习率,$\gamma$ 表示折扣因子。
MARL-RCG 的训练过程可以分为以下几个步骤:
1. 初始化智能体的动作值函数 $Q^i$ 和策略函数 $\pi^i$;
2. 根据当前状态 $s$ 和观察值 $o^i$,选择动作 $a^i$;
3. 执行动作 $a^i$,并观察奖励值 $r^i$ 和新状态 $s'$;
4. 更新动作值函数 $Q^i$ 和策略函数 $\pi^i$;
5. 生成逆向课程 $H^i$;
6. 计算损失函数 $L^i$;
7. 更新参数,使损失函数 $L^i$ 最小化;
8. 重复步骤 2~7,直到达到最大训练步数 $T$。
通过上述训练过程,智能体可以逐步适应环境,提高其决策能力,从而实现多智能体强化学习的目的。
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