文件名称:
Multiagent-reinforcement-learning-algorithms-for-multiple-UAV-confrontation:这是“战斗人员任务中多主体强化学习的有效培训技术”的源代码-Source code le
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上传时间: 2021-03-25
详细说明：用于多无人机对抗的多主体强化学习算法
这是“在战斗任务中进行多智能体强化学习的有效培训技术”的源代码，我们构建了源自多个无人驾驶飞机的战斗场景的多智能体对抗环境。 首先，我们考虑使用两种类型的MARL算法来解决这一对抗问题。 一种是从用于多代理设置（MADQN）的经典深度Q网络扩展而来的。 另一个是从最新的多主体强化方法，多主体深度确定性策略梯度（MADDPG）扩展而来。 我们比较了两种方法的初始对抗情况，发现MADDPG的性能优于MADQN。 然后以MADDPG为基准，提出了三种有效的训练技术，即场景转移训练，自学训练和规则耦合训练。
规则耦合红色特工vs随机移动蓝色特工
规则耦合的红色特工和蓝色特工通过自我比赛训练
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