MADDPG原理和公式

MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）是种用于多智能体强化学习的算法，是基于DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）的扩展。

MADDPG的核心思想是将每个智能体视作一个独立的强化学习问题，并通过共享经验池和目标网络来实现多智能体之间的协作学习。每个智能体都有自己的观察空间、动作空间和策略网络，而经验池则用于存储智能体们的经验样本。

MADDPG的算法公式如下：

1. 初始化经验池D
2. 初始化策略网络（actor network）和值函数网络（critic network）以及它们的目标网络
3. for episode = 1, M do
4. for t = 1, T do
5. for each agent i do
6. 从观察空间中获取状态s_i
7. 根据策略网络选择动作a_i
8. end for
9. 执行动作a并观察奖励r和下一个状态s'
10. 将(s, a, r, s')存储到经验池D中
11. if 经验池D中存储了足够多的样本 then
12. for each agent i do
13. 从经验池D中随机采样一批样本
14. 更新策略网络和值函数网络的参数
15. 更新目标网络的参数
16. end for
17. end if
18. end for
19. end for

在MADDPG算法中，每个智能体的策略网络通过最大化当前状态和动作的期望累积奖励来学习最优策略。值函数网络则用于估计当前状态和动作对的累积奖励，目标网络则用于稳定训练过程。

总结来说，MADDPG通过将每个智能体视作独立的强化学习问题，并在训练过程中共享经验和目标网络来实现多智能体之间的协作学习。