1.【多智能体强化学习】MAAC：基于attention的源码c源actor-critic类可扩展MADRL算法

【多智能体强化学习】MAAC：基于attention的actor-critic类可扩展MADRL算法

       在研究了强化学习的不同路径后，我决定回归到多智能体强化学习领域，源码c源尽管它相对于元强化学习和分层强化学习等显得较为冷门。源码c源多智能体的源码c源资料相对丰富，社区活跃，源码c源这对我这个需要独立研究的源码c源先行者源码人来说是个优势。尽管去年学长曾建议我避开多智能体，源码c源但我决定挑战自我，源码c源尽管可能面临更多困难，源码c源至少问题会更加具体，源码c源而不是源码c源一直在思考能做什么。

       MAAC是源码c源一种基于actor-critic的多智能体合作学习算法，它结合了MADDPG、源码c源100011的源码COMA、源码c源VDN和attention机制，源码c源虽然创新性不显著，但它加深了对多智能体协作算法的理解。尽管它可能更适合离散任务，但作者并未充分测试在连续任务中的tvmao接口源码表现。MAAC的核心是注意力机制，它解决了MADDPG中critic输入随着智能体数量增加而呈指数增长的扩展性问题，同时借鉴了COMA的反事实基线来区分每个智能体的贡献，并利用VDN的思想进行集中训练。

       多智能体强化学习分为两大类：一类是[learn to communicate]，强调智能体间的packetdrill源码分析交流以提升算法性能；另一类是[learn to cooperate]，如MAAC，通过集中式critic学习全局信息以缓解环境非平稳性，但执行时智能体策略独立，不传递信息。MADDPG是[learn to cooperate]的典型代表，每个智能体学习自己的etcd 源码 分析critic和actor，但critic输入过大导致扩展性受限。相比之下，COMA更侧重于同质智能体，共享一个critic，解决了信用分配问题。

       MAAC的创新在于其注意力机制，通过其他智能体的观测-动作对，智能体可以针对性地选择信息，这在处理大量智能体时提高了效率。它同时借鉴了SAC算法的训练方法，但对连续任务的支持并未充分探讨。尽管在实验中显示了优势，但仍需注意可能存在的过度复杂化和对连续任务适用性的疑问。

       总结来说，MAAC通过巧妙地整合多种技术，提升了多智能体强化学习的效率和扩展性，但其实际效果和适应性仍有待进一步实验验证。如果你对MAAC与MADDPG的比较感兴趣，可能需要深入阅读相关论文和源代码以获取更准确的见解。