maddpg 复现过程中遇到的问题

复现Multi-AgentDDPG时的PyTorch版本问题与解决,
原创 已于 2024-04-03 11:58:33 修改 · 1.4k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #python #人工智能

于 2023-02-17 16:34:53 首次发布
在复现论文中基于PyTorch的Multi-AgentActor-Critic算法时，遇到了数据类型不匹配和梯度计算异常的错误。通过将PyTorch版本降至1.4.0成功解决问题，无需修改代码。此外，文中还提及了PettingZoo环境的一小时实践入门。
最低0.47元/天 解锁文章
【二】MADDPG多智能体算法实现(parl)【追逐游戏复现】
丨汀、的博客
03-29 2万+
论文全称：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments 论文原文：https://download.youkuaiyun.com/download/sinat_39620217/16203960 论文翻译：https://blog.youkuaiyun.com/qiusuoxiaozi/article/details/79066612 ...
从代码到论文理解并复现MADDPG算法(基于飞桨的强化学习套件PARL)
zbp_12138的博客
07-19 3万+
MADDPG算法是强化学习的进阶算法,在读对应论文Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments的过程中,往往会遇到很多不是很好理解的数学公式,这篇文章旨在帮助读者翻过数学这座大山,从PARL的代码理解MADDPG算法。 把MADDPG拆分成多个算法 什么是多智能体?有哪些环境? 从PARL的代码解读MADDPG 复现“老鹰捉小鸡”的游戏环境 回归论文 1. 把MADDPG拆分成多个算法MADDPG的全称是
MADDPG算法复现出现的问题：1.除simple环境以外其他环境跑不通
cuilllinn的博客
05-24 1802
适用情况：博主将安装环境按照网上各大博客设置好，能够跑通simple场景的程序，但是代码14行换其他场景，就出错。具体出错内容如下找了该问题的解释：比如https://blog.youkuaiyun.com/Z645817/article/details/105118336/（考虑到每个人的问题可能涉及到不同方面，所以列出） https://www.manongdao.com/article-1575366.html等等， 但是都没有解决。最终如下：将程序所在根目录（比如程序在E盘某子文件夹，就在E盘根目录找）找到
多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法复现教程
weixin_47776213的博客
11-11 1877
MADDPG算法复现
解决MADDPG实例中——仅能运行scenarios中的simple例子，运行其它例子报错的问题
wzc_123456的博客
12-04 943
MADDPG实例中，教程上说可以任意跑其它scenarios中的例子，但一改环境就报错
MADDPG算法复现
最新发布
05-09
这些问题能引导用户进一步探索和解决实践中可能遇到的问题。</think>### MADDPG算法实现教程 MADDPG（多智能体深度确定性策略梯度）算法实现分为以下关键步骤，结合代码示例说明实现逻辑： #### 一、算法结构 1. *...
open_ai-maddpg_Multiagent-particle-envs环境搭建过程
榆次小青年的博客
08-05 1897
利用Anaconda安装python3.6环境，搭载openAI的Multiagent-particle-envs环境全过程，开发MADDPG算法。
【OpenAI-maddpg】训练时遇到的一些错误
Ander7的博客
08-04 1681
【OpenAI-maddpg】训练时遇到的一些错误
MADDPG
Multi-Agent_DRL
10-28 3953
文章目录1 DDPG 1 DDPG
【MADRL】多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG ）算法
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
09-07 1万+
MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) 是一种用于多智能体强化学习环境的算法。它由2017年发布的论文《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》提出。MADDPG结合了深度确定性策略梯度（DDPG）算法的思想，并对多智能体场景进行了扩展，能够处理混合的协作与竞争环境。
Python-pytorch实现MADDPGmultiagentdeepdeterministicpolicygradient
08-10
pytorch实现MADDPG (multi-agent deep deterministic policy gradient)
多智能体强化学习入门（四）——MADDPG算法
开贰锤
01-02 1万+
本节内容在https://zhuanlan.zhihu.com/p/53811876。
MADDPG算法除simple环境以外其他环境跑不通
我太南了
06-16 417
MADDPG算法复现出现的问题：1.除simple环境以外其他环境跑不通 转自：https://blog.youkuaiyun.com/cuilllinn/article/details/117229413 适用情况：博主将安装环境按照网上各大博客设置好，能够跑通simple场景的程序，但是代码14行换其他场景，就出错。具体出错内容如下找了该问题的解释：比如https://blog.youkuaiyun.com/Z64
tensorflow2实现多智能体强化学习算法MADDPG
Er_Studying_Bai的博客
06-21 1714
使用tensorflow2实现MADDPG算法，包含讲解
多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法介绍及代码实现
热门推荐
QHCV的博客
04-08 3万+
多智能体深度确定性策略梯度（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG）算法是一种在多智能体环境中使用的强化学习算法。这种算法是基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的扩展。MADDPG主要用于解决多智能体环境中的协作和竞争问题，特别是在智能体之间的交互可能非常复杂的情况下。下面将详细介绍MADDPG算法的核心概念和工作原理。
MARL学习篇----MADDPG
qq_37395293的博客
04-02 1万+
MARL学习篇----MADDPG 前言 MADDPG是DDPG在多智能体任务中的一种扩展，其基础思想为：集中式学习，分散式执行（CTDE）。 简单来说，在训练的时候，引入可以观察全局的critic来指导actor训练，而测试的时候只使用有局部观测的actor采取行动。。你可以这么理解：每一个agent都有一个全知全能的老师指导，而在做决策的时候，agent只需要根据自己对环境的观察做出正确的动作。 这种思想简单粗暴但方法却行之有效，可见这其中的trick应该不少。 算法简介 传统强化学习方法很难用在mul
MADDPG分析及其更新策略见解
ZYunfei的博客
01-17 9498
引子   深度强化学习可以分为两类：单智能体算法和多智能体算法，单智能体算法从DQN开始有policy gradient、actor critic、dpg、ppo、ddpg、sac等等，它们解决的是环境中存在一个智能体的情况（或者是多个智能体可以转化为一个智能体决策的情况），但是在某些环境（environment）下，似乎单智能体算法就有些心有余而力不足，例如足球比赛亦或是追逐游戏。如果依旧对每个agent采用单智能体算法会出现如下情况：在第iii个agent做出动作aia_iai​的情况下由于其余agen
MADDPG算法详解！可创新改进
crasher123的博客
03-11 2536
MADDPG是一种有效的多智能体强化学习算法，尤其适用于连续动作空间的控制任务。通过引入集中训练和分散执行的策略，它能够处理多智能体之间的互动问题。虽然在一些复杂的任务中，训练可能会面临一定的挑战，但在实际应用中，MADDPG具有很大的潜力，尤其是在自动驾驶、无人机协作等领域。
MADDPG论文理解
qq_44812718的博客
03-14 4732
MADDPG论文理解
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值