带有MADDPG的网球：在Pytorch上实现MADDPG

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项目简介

本项目是“合作与竞争”系列的第三部分，通过一个网球环境模拟了两个智能体（特工）之间的互动。在这个环境中，两名特工分别控制一个球拍，目标是使球在球网上弹跳，从而获得奖励。具体的，当特工成功将球击中网时，将获得+0.1的奖励；而当球被击中地面或越界时，特工将得到-0.01的惩罚。因此，每个特工的核心目标就是尽可能长时间地保持球权。

环境描述

在该环境中，观察空间由8个变量组成，这些变量分别表示球和球拍的位置与速度。每个特工只能获得自己的局部观察结果。此外，每个特工可以执行两种连续动作，分别对应于朝向（或远离）球网的运动以及跳跃。

算法介绍

为了解决这一环境，本项目采用了Multi-DDPG（多智能体深度确定性策略梯度）算法。在该算法中，每个特工都拥有独立的演员（Actor）和评论家（Critic）网络进行训练。每个特工的评论家网络不仅将自身的演员行为和状态作为输入，还会将其他所有特工的状态和行为考虑在内。这样的设计使得在测试过程中，每个特工可以独立地学习自己的奖励结构，而不会受到其他特工的干扰。

效果展示

以下图展示了最终的奖励进度。从图中可以看出，所实现的MADDPG算法在1820集训练后成功解决了该环境。

（此处应有图，但由于要求不包含链接，故省略）

注意事项

• 本项目基于Pytorch深度学习框架实现。
• 为了获得最佳效果，建议按照项目提供的训练步骤进行详细训练。
• 在实际应用中，可以根据需要对环境参数和算法设置进行适当调整。

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