# 基于PyTorch的多智能体强化学习算法MADDPG复现 ## 项目简介 本项目旨在复现多智能体强化学习领域中的经典算法MADDPG（MultiAgent Deep Deterministic Policy Gradient）。MADDPG是一种适用于混合合作与竞争环境的算法，通过集中式训练和分布式执行的方式，使每个智能体能够基于自身和其他智能体的动作状态进行学习。项目使用Python和PyTorch框架实现，并采用了PettingZoo的MPE（MultiAgent Particle Environment）环境进行实验。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多智能体环境支持支持PettingZoo的MPE环境，允许在多种多智能体场景下进行训练和测试。 2. MADDPG算法实现实现了MADDPG算法的核心逻辑，包括智能体的创建、动作选择、网络训练等。 3. 模型保存与加载提供模型保存和加载功能，便于实验的连续性和结果的复现。

强化学习DDPG算法在Simulink与MATLAB中的实现与应用：自适应PID与模型预测控制融合的新尝试,基于强化学习DDPG算法的自适应控制及机械臂轨迹跟踪优化研究,强化学习算法，DDPG算法，在simulink或MATLAB中编写强化学习算法，基于强化学习的自适应pid，基于强化学习的模型预测控制算法，基于RL的MPC，Reinforcement learning工具箱，具体例子的编程。 根据需求进行算法定制： 1.强化学习DDPG与控制算法MPC，鲁棒控制，PID，ADRC的结合。 2.基于强化学习DDPG的机械臂轨迹跟踪控制。 3.基于强化学习的自适应控制等。 4.基于强化学习的倒立摆控制。 ,核心关键词： 强化学习算法; DDPG算法; Simulink或MATLAB编写; MPC; 自适应PID; 模型预测控制算法; RL工具箱; 结合控制算法; 鲁棒控制; 轨迹跟踪控制; 机械臂; 倒立摆控制。,强化学习在控制系统中的应用与实现：从DDPG到MPC及PID鲁棒自适应控制

适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！

1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

强化学习算法合集（DQN、DDPG、SAC、TD3、MADDPG、QMIX等等）内涵20+强化学习经典算法代码。对应使用教程什么的参考博客： 多智能体（前沿算法+原理） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/115299073?spm=1001.2014.3001.5502 强化学习基础篇（单智能体算法） https://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_10940146.html

“＃ 寻找路径” 在运行simple_RL_run.py之前： 运行_Astar.py：使用AStar算法找到到达目标并避免障碍的最佳方法 运行_Testing.py：模拟Jetbot根据AStar解决方案的React。 Simple_RL 运行simple_RL_run.py：构建一个简单的RL培训环境 改进 States:将3扩展为5->考虑目标的相对位置 reward function:越接近目标，每个步骤可获得的奖励就越大。 Astar solution:使用A *解决Astar solution: “教” Agent，以便它可以进行一些有用的初始设置。 RL_Weibo文件夹 运行run_RL.py 使用Polytope进行RL强化训练 黄微博供稿

实现pysc2环境的强化学习算法

Cart Pole 在 OpenAI 的 gym 模拟器里面是相对比较简单的一个游戏。游戏里面有一个小车，上有 一根杆子。小车需要左右移动来保持杆子竖直。如果杆子倾斜的角度大于 15°，那么游戏结束。小车也不 能移动出一个范围（中间到两边各 4.8 个单位长度）。详细设计见md文件。

TensorFlow2中的分布式RL 是一个使用实现各种流行的分布增强学习算法的存储库。 分布式RL是适用于随机环境的算法。 如果您想研究Distribution RL，则此存储库将是最佳选择。 dist-rl-tf2包含由领先的AI研究机构发布的三种Distribution RL算法。 演算法 C51 论文作者Marc G.Bellemare，Will Dabney，RémiMunos 方法OFF政策/时间差异/无模型仅限离散操作 观念的核心 # idea01. The output of the Q Network is a Distribution Vector, not a Scalar Value. def create_model ( self ): input_state = Input (( self . state_dim ,)) h1 = Dens

深度强化学习DDPG算法训练小车运动找球的代码