maddpg伪代码介绍

MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）是一个多智能体强化学习算法，它是 DDPG 算法在多智能体场景下的扩展。

下面是 MADDPG 的伪代码：

1. 初始化每个智能体的 actor 网络和 critic 网络

2. 初始化 replay buffer

3. for episode = 1 to M do

4. for t = 1 to T do

5. for each agent i do

6. 根据 actor 网络和噪声生成动作 a_i

7. 执行动作 a = (a_1, a_2, ..., a_n)

8. 观察环境状态 s' 和奖励 r

9. 将 (s, a, r, s') 存储到 replay buffer 中

10. if the number of samples in replay buffer is greater than batch size then

11. for each agent i do

12. 从 replay buffer 中随机采样一批数据

13. 计算目标 Q 值 target_Q_i = r_i + gamma * critic_target(s', actor_target(s'))

14. 计算当前 Q 值 Q_i = critic(s, a)

15. 更新 critic 网络参数 theta_i by minimizing the loss: L = 1/N * sum((target_Q_i - Q_i)^2)

16. 计算 actor 的梯度 dJ/dtheta_i = 1/N * sum(dQ_i/da_i * da_i/dtheta_i)

17. 更新 actor 网络参数 theta_i using the gradient dJ/dtheta_i

18. soft update actor_target 和 critic_target 网络参数

19. end if

20. end for

21. end for

在这个伪代码中，每个智能体的 actor 网络和 critic 网络都是独立的，每个智能体都在执行自己的 actor 网络生成动作。

在更新 critic 网络时，每个智能体的 critic 网络都使用一个共同的 replay buffer，但每个智能体的目标 Q 值、当前 Q 值和梯度都是独立计算的。

在更新 actor 网络时，每个智能体的 actor 网络也是独立更新的，但 softmax 函数的输入是所有智能体 actor 网络输出的总和，因此每个智能体在更新 actor 网络时需要考虑其他智能体的影响。

最后，在更新 actor 网络和 critic 网络时，使用了 soft update 的策略，使得目标网络与真实网络的参数逐渐趋近。