【毕业设计】基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法是现代强化学习领域中的一个重要研究方向，尤其在复杂环境中，如机器人协作、游戏AI等领域有着广泛应用。MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）是深度确定性策略梯度（DPPG）在多智能体环境中的扩展，它允许多个智能体通过互相交互来学习最优策略。本项目提供的Python源码及详细注释，将帮助理解并实践这一先进算法。
一、MADDPG算法基础
1. 强化学习：强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互，智能体学习如何采取行动以最大化累积奖励。MADDPG正是这种方法在多智能体系统中的应用。
2. DDPG算法：深度确定性策略梯度是连续动作空间中的一种强化学习算法，结合了Q-learning和Actor-Critic方法，使用神经网络逼近策略函数和Q值函数。
3. 多智能体环境：在MADDPG中，每个智能体都有自己的观察和行动，它们的行为不仅受到自身策略的影响，还受到其他智能体行为的影响，形成复杂的交互。
二、MADDPG算法关键组成部分
1. Actor网络：负责生成智能体的动作，其参数通过策略梯度更新。在Python源码中，这部分可能包括输入层、隐藏层和输出层，其中输出层的激活函数通常为线性，以产生连续动作。
2. Critic网络：评估智能体的当前状态和动作对总奖励的预期影响，即Q值。在源码中，Critic网络可能包含状态和动作的输入，以及一个输出层，用于估计Q值。
3. Experience Replay：为缓解训练过程中的关联性和提高样本效率，MADDPG也采用了经验回放缓冲区，存储智能体的历史经历，用于随机采样进行训练。
4. Target Networks：为了稳定训练过程，源码中可能会有两个独立的网络副本，一个用于计算目标Q值，另一个用于更新策略。
三、Python实现细节
1. 模型定义：Python代码会定义Actor和Critic模型，通常使用Keras或PyTorch等深度学习库。
2. 更新规则：在源码中，智能体会定期更新其Actor和Critic网络，这涉及到梯度计算、损失函数定义和优化器的选择。
3. 协同学习：MADDPG的关键在于如何处理多智能体间的协同学习，源码中会包含这部分的实现，例如通过联合优化所有智能体的策略。
4. 游戏或环境模拟：Python源码应该包含了模拟多智能体环境的模块，智能体可以在这个环境中执行动作并接收反馈。
5. 训练与测试：源码会包含训练循环和评估阶段，用于监控算法性能，并可能包含可视化工具以展示学习过程。
通过深入理解和实践这个基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法的Python项目，不仅可以掌握多智能体强化学习的核心概念，还能提升在实际问题中应用这些算法的能力。对于进行毕业设计或者希望在相关领域深入研究的学生来说，这是一个非常有价值的资源。
【毕业设计】基于MADDPG的多智能体博弈对抗算法python源码+详细注释.zip （13个子文件） 
code 
buffer.py 3KB
test.txt 28B
