MADDPG(基于DDPG的多智能体)
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发布时间：2024-10-14 00:31
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时间：2024-10-17 08:26
MADDPG算法是为了解决多智能体在混合合作与竞争环境下的问题而提出的，它是DDPG算法的延伸。该论文通过一个有趣的观点揭示了，随着智能体数量的增加，梯度在正确方向上的减少与智能体数量之间存在指数关系。这一结论基于假设的二值化场景，每个动作概率为50%。
MADDPG的架构中，每个智能体使用的actor，通过自身观测状态输出确定的动作，同时仅使用自产生数据进行训练。每个智能体还对应一个critic，但此critic接收所有actor的输出信息，被设计为中心化的形式。区别于传统中心化critic，MADDPG中的中心化critic存在N个，对应于N个智能体。
在N个智能体的场景中，采用参数化策略表示，策略用表示。每个智能体(i)的策略梯度可描述为critic评估出的Q值。对于确定性策略，梯度可简化为。这里的D表示经验重放池。critic的更新则通过优化特定损失函数实现。
MADDPG的核心含义在于，已知每个智能体的动作，可以确保满足一定的条件。Actor的更新遵循最小化策略梯度的原则，算法细节通过伪代码展示。
MADDPG的局限性包括：每个critic需要观测所有智能体的状态和动作，对于大量不确定智能体的环境不够实用，特别是当智能体数量巨大时，状态空间过于庞大。此外，每个智能体都对应一个actor和critic，导致在智能体数量众多时，存在大量模型，增加了计算复杂度。
总之，MADDPG在多智能体协同问题上有独特优势，但也存在一些局限性，特别是对复杂和大规模环境的支持方面，需进一步研究优化。
