MADA（AAAI,2018）代码

MADA (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 是一种多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的方法，它在2018年的AAAI会议上被提出。MADA主要关注的是解决MARL中的 Credit Assignment Problem（赋值问题），即如何正确地将奖励分配给每个智能体，以便它们能够独立学习和协作。

MADA的核心思想是利用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法的一个扩展，它引入了代理到动作的加权归一化，这有助于减少环境中复杂交互导致的 credit assignment 不确定性。具体来说：

1. **经验回放**：MADA使用经验池来存储每个智能体的观察、动作和奖励数据，用于训练模型。

2. **代理动作归一化**：对于每个智能体，它的行为是基于其个体经验进行加权平均，这样可以确保即使在复杂的交互中，每个智能体的行为仍然可以独立解释。

3. **加权策略更新**：在策略网络更新时，考虑了其他智能体的当前行为，这样能更好地协调各个智能体的动作。

4. **协同训练**：MADA通常采用协同学习的方式，让所有智能体同时训练，以提高整体的团队性能。

要详细了解MADA的代码实现，你可以查看其原始论文《MADDPG: Cooperative Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients》中的代码示例，这些通常会在GitHub上发布。你可以在相关研究者或项目仓库中找到源代码，例如TensorFlow或PyTorch实现。