强化学习-PPO
多智能体强化学习算法【一】【MAPPO、MADDPG、QMIX】
近些年，多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）取得了突破性进展，例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中打败了职业星际玩家，超过了 99.8% 的人类玩家；OpenAI Five 在 DOTA2 中多次击败世界冠军队伍，是首个在电子竞技比赛中击败冠军的人工智能系统；以及在仿真物理环境 hide-a
日期 2023-06-12 10:48:40
多智能体强化学习算法【二】【MADDPG、QMIX、MAPPO】
1. MADDPG1.1 MADDPG简介 本章介绍OpenAI 2017发表在NIPS 上的一篇文章，《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》。主要是将AC算法进行了一系列改进，使其能够适用于传统RL算法无法处理的复杂多智能体场景。 传统RL算法面临的一个主要问题是由于每个智能体
日期 2023-06-12 10:48:40
多智能体强化学习算法【三】【QMIX、MADDPG、MAPPO】
1.QMIX算法简述QMIX是一个多智能体强化学习算法，具有如下特点：1. 学习得到分布式策略。2. 本质是一个值函数逼近算法。3. 由于对一个联合动作-状态只有一个总奖励值，而不是每个智能体得到一个自己的奖励值，因此只能用于合作环境，而不能用于竞争对抗环境。4. QMIX算法采用集中式学习，分布式执行应用的框架。通过集中式的信息学习，得到每个智能体的分布式策略。5. 训练时借用全局状态信息来提高
日期 2023-06-12 10:48:40
基于强化学习PPO(Proximal Policy Optimization)算法的无人机姿态控制系统
目录 一、理论基础 二、核心程序 三、仿真测试结果 一、理论基础 基于强化学习PPO算法的无人机姿态控制系统，该系统的基本结构如下图所示：
日期 2023-06-12 10:48:40【PPO姿态控制】基于强化学习(Proximal Policy Optimization)PPO训练的无人机姿态控制simulink仿真
1.软件版本 matlab2019b 2.本算法理论知识 PPO算法是由OpenAI提出的，该算法是一种全新的策略梯度（Policy Gradient）算法，但是传统的策略梯度算法受到步长影响较大，而且很难选择出最优的步长参数，如果训练过程中，新策略和旧策略之间的差异过大将影响最终的学校效果。针对这个问题，P
日期 2023-06-12 10:48:40强化学习代码实战-08 PPO算法 （倒立摆）
连续性问题处理 """ @Date ：2022/11/2 @Fun: 倒立摆控制 """ import random import gym import torch import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display env = gym.make("Pendulum-v0"
日期 2023-06-12 10:48:40
强化学习代码实战-08 PPO算法
关键点： PPO基于TRPO算法，算法实现更加简单，PPO能学习的相对较好，应用也更加广泛 广义优势近似（GAE）求解优势函数值 先L函数求近似 在最大化价值 PPO惩罚与PPO截断，后者效果更好 TROP目标函数： PPO-截断目标函数： """ @Date ：2022/11/2 @Author ： """ import rand
日期 2023-06-12 10:48:40ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）
ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO） 近端策略优化（Proximal Policy Optimization）来自 Proximal Policy
日期 2023-06-12 10:48:40