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上传时间: 2021-03-20
详细说明：通过Minimax深度确定性策略梯度进行稳健的多Agent强化学习
这是用于实现M3DDPG（mmmaddpg）算法的代码。该代码是从修改的
有关多代理粒子环境（MPE）的安装，请参阅
要运行代码， cd到experiments目录并运行train.py ：
python train.py --scenario simple
您可以替换simple在你想运行MPE任何环境。
命令行选项
环境选项
--scenario ：定义要在MPE中使用哪个环境（默认： "simple" ）
--max-episode-len环境中每个情节的最大长度（默认值： 25 ）
--num-episodes训练总次数（默认值： 60000 ）
--num-adversaries ：环境中的对手数（默认值： 0 ）
--good-policy ：用于环境中“好”（非对手）策略的算法（默认值： "madd
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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