# MADDPG算法在PyTorch中的实现
## 引言
MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）算法是一种用于解决多智能体协同决策问题的强化学习算法。在多智能体系统中，每个智能体需要根据自身的观测和其他智能体的行为来进行决策，以达到整体系统的最优效果。MADDPG算法通过使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法为每个智能体建立
一、背景介绍 传统的强化学习问题研究的是个体与环境交互，通过环境反馈的reward来指导个体学习策略，经典的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。但现实场景中，环境中个体并不是孤立，例如有多个机器人合力推举一个重物，也或者有对抗的个体进行阻碍。总之多个个体都需要学会合作亦或者竞争。多智能体系统（Multi-Agent System）主要研究方向之一就是多个个体的复杂系统中协同问
遗传算法(GA)原理和Python实现1、遗传算法概述遗传算法是根据模拟生物进化的方式提出来的。假设，想要培养出能够适应高原气候的羊群。那么首先，我们应该先挑选出不同的羊放在高原上进行饲养，这些被挑选出来的羊被称为是一个群体。在我们挑选出来在高原上进行饲养的群体中，每一只羊在对于高原气候的适应情况是不同的，我们将能够在这种高原气候下生存的时间越长的，称为适应能力越强。我们将这种用存活时间的长短衡量
# MADDPG算法的Pytorch实现
## 算法介绍
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）是强化学习领域中的一个重要研究方向。其中，多智能体深度确定性策略梯度算法（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient，MADDPG）是一种基于DDPG的算法，专门用于解决多智能体环境中的协同
基于 DDPG 智能体的四足机器人运动控制四足机器人模型创建环境接口创建 DDPG 智能体指定训练选项训练智能体智能体仿真参考 matlab2020b例程 这个例子展示了如何训练四足机器人使用深度确定性策略梯度(DDPG)智能体行走。本例中的机器人使用 SimscapeTM MultibodyTM 进行建模。有关 DDPG 智能体的更多信息，请参见双延迟的深度确定性策略梯度智能体。 在 MATL
# 强化学习中的MADDPG算法
## 引言
强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习中的一个重要分支，它以智能体（Agent）与环境（Environment）之间的交互为基础，通过智能体在环境中的行动和观测来学习最优的决策策略。在强化学习中，多智能体协同决策是一个重要的研究方向。MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy
原创
2023-09-12 20:29:32
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一. SyncBN1.1 什么是SyncBNSyncBN就是Batch Normalization(BN)。其跟一般所说的普通BN的不同在于工程实现方式：SyncBN能够完美支持多卡训练，而普通BN在多卡模式下实际上就是单卡模式。 BN中有moving mean和moving variance这两个buffer，这两个buffer的更新依赖于当前训练轮次的batch数据的计算结果。但是在普通多卡D
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2023-09-05 14:38:11
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目录方法一 （label 中有NaN值）方法二（label 中有零值）方法三 （限制过大过小值） 方法一 （label 中有NaN值）这种方式是为了防止label里面有NaN值，但没考虑是否为零值。这里以pytorch进行举例。def masked_mape(preds, labels, null_val=np.nan):
if np.isnan(null_val):
m
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2023-06-12 11:30:06
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文章目录前言C 中宏的使用替换文本宏函数将宏转成字符串组合名字预定义宏TH 中的 c 泛型编程泛型示例参考文章 前言基于 pytorch 1.10.0 版本，master commit 号：047925dac1c07a0ad2c86c281fac5610b084d1bd万事开头难，还是咬着牙开始了 Pytorch 的源码阅读内容，虽然感觉难度很大，而且有点无从下手，希望坚持下去能有所进步！这里光
如果你正在阅读这篇文章，希望你能理解一些机器学习模型是多么有效。现在的研究正在不断推动ML模型变得更快、更准确和更高效。然而，在设计和训练模型中经常会忽视的是安全性和健壮性方面，特别是在面对欺骗模型的对手时。本教程将提高您对ML模型安全漏洞的认识，并将深入探讨对抗性机器学习这一热门话题。您可能会惊讶地发现，在图像中添加细微的干扰会导致模型性能的巨大差异。鉴于这是一个教程，我们将通过一个图像分类器上
论文原文：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments论文翻译：MADDPG翻译阅读本文需要强化学习基础，可以参考我前面的文章：多智能体强化学习入门关于MADDPG强化学习算法的基础DDPG的可以查看我的文章：强化学习实践教学对于MADDPG推荐的博客有：探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简
In this article, we’ll take a look at using the PyTorch torch.max() function. 在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch torch.max（）函数。 As you may expect, this is a very simple function, but interestingly, it has mor
目录1. 问题出现：连续行为空间出现2. DDPG 算法2.1 DDPG 算法原理2.2 DDPG 算法实现代码2.2.1 Actor & Critic2.2.2 Target Network2.2.3 Memory Pool2.2.4 Update Parameters（evaluate network）2.2.5 Update Parameters（target network）3.
一、DDPG 算法DDPG 是 Deep Deterministic Policy Gradient 的缩写，其中深度 （Deep） 代表 DQN；确定性（Deterministic）是指不再先生成各个动作的概率然后再选择概率最高的动作，而是直接输出一个确定性的动作；Policy Gradient 就不用解释了吧。因为在 Actor-Critic 中连续状态中前后状态具有相关性，所以会
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum，简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM），LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然 2，EM算法思想及其推导 3，GMM（高斯混合模型） 1，最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。最常用的方法就是极大化模型
1.单智能体连续动作（赛车游戏中方向盘的角度，油门，刹车控制信息，通信中功率控制,可由policy gradient、DDPG、A3C、PPO算法做决策）和离散动作（围棋、贪吃蛇游戏，Alpha Go，可通过算法Q-Learning、DQN、A3C及PPO算法做决策）。算法分类：强化学习中有很多算法来寻找最优策略。另外，算法有很多分类。1、按照有无模型分：有模型（事先知道转移概率P，并且作为输入，
一、引言本章介绍OpenAI 2017发表在NIPS 上的一篇文章，《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》。主要是将AC算法进行了一系列改进，使其能够适用于传统RL算法无法处理的复杂多智能体场景。
原创
2022-02-22 14:32:52
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近些年，多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）取得了突破性进展，例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中打败了职业星际玩家，超过了 99.8% 的人类玩家；OpenAI Five 在 DOTA2 中多次击败世界冠军队伍，
原创
2022-02-22 14:33:21
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论文全称：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments
原创
2022-02-22 14:08:18
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