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1背景在多智能体强化学习中有两个重要的问题，一是如何学习联合动作值函数，因为该函数的参数会随着智能体数量的增多而成指数增长；二就是学习到了联合动作值函数后，如何提取出一个合适的分布式的策略。这两个问题导致单智能体强化学习算法，如Q-learning，难以直接应用到多智能体系统中。
QMIX:Monotonic（单调）ValueFunctionFactorisationforDeepMulti-AgentReinforcementLearning.QMIS:用于多智能体强化学习的单调值函数分解.摘要.在现实世界中一个队伍的智能体，是以一种分散的方式进行协调行为的。.但是在训练这些智能体的时候往往实在模拟环境或者实验...
多智能体强化学习-QMIX论文名称：QMIX:MonotonicValueFunctionFactorisationforDeepMulti-AgentReinforcementLearning01介绍在多智能体强化学习中一种比较典型的学习模式为中心式训练，分布式执行，即在训练时利用所共享的信息来帮助更有效的
论文这几篇都算很经典的了：idqnvdnqmixmaddpg视频多智能体强化学习成体系的课程很少。下面是我在b站看到的，还不错的视频。编辑于2020-12-28赞同281条评论分享收藏喜欢收起继续浏览内容知乎发现更大的世界打开浏览器...
这可能是b站学生党最值得收藏的视频！19个免费宝藏网站，论文电子书教材网课教案试题课件等学习素材从此不花钱！取景框看世界190.4万播放·4510弹幕建议收藏｜文献综述（二）例文解析｜博士学姐的干货分享｜讲的…
最近由于写论文的原因，梳理了一下近几年的多智能体强化学习（MARL）算法，在这里做一个总结。下面遵循综述Ismultiagentdeepreinforc...
该代码是根据QMIX论文的源代码开发的，该源代码可从以下网站获取：:。requirements.txt文件可用于将必要的软件包安装到虚拟环境中。运行代码要运行代码，请使用以下命令：python3src/main.py--config=xxx_xxx--env-config=sc2withenv_args.map_n
论文中的定理1：如果下式成立：（3）则联合行为-值函数可以由分解得到。其中，该定理给出的约束条件太多，所以作者尽管给出了理论，但实际的算法方面做了太多近似，因此其实际的算法在很多任务中并不如QMIX的表现。具体的理论大家可以查看论文。
用xparl加速QMIX算法的训练速度-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区AIStudio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型。
QMIXrepresentstheoptimaljointactionvaluefunctionusingamonotonicmixingfunctionofper-agentutilities.SinceingeneralQ∗∈/Qmix,theprojectionofQ∗,whichtheauthorsrefertoasQtot,canhaveincorrectestimatesfortheoptimaljointaction,yieldingsuboptimalpolicies.
1背景在多智能体强化学习中有两个重要的问题，一是如何学习联合动作值函数，因为该函数的参数会随着智能体数量的增多而成指数增长；二就是学习到了联合动作值函数后，如何提取出一个合适的分布式的策略。这两个问题导致单智能体强化学习算法，如Q-learning，难以直接应用到多智能体系统中。
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多智能体强化学习-QMIX论文名称：QMIX:MonotonicValueFunctionFactorisationforDeepMulti-AgentReinforcementLearning01介绍在多智能体强化学习中一种比较典型的学习模式为中心式训练，分布式执行，即在训练时利用所共享的信息来帮助更有效的
论文这几篇都算很经典的了：idqnvdnqmixmaddpg视频多智能体强化学习成体系的课程很少。下面是我在b站看到的，还不错的视频。编辑于2020-12-28赞同281条评论分享收藏喜欢收起继续浏览内容知乎发现更大的世界打开浏览器...
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最近由于写论文的原因，梳理了一下近几年的多智能体强化学习（MARL）算法，在这里做一个总结。下面遵循综述Ismultiagentdeepreinforc...
该代码是根据QMIX论文的源代码开发的，该源代码可从以下网站获取：:。requirements.txt文件可用于将必要的软件包安装到虚拟环境中。运行代码要运行代码，请使用以下命令：python3src/main.py--config=xxx_xxx--env-config=sc2withenv_args.map_n
论文中的定理1：如果下式成立：（3）则联合行为-值函数可以由分解得到。其中，该定理给出的约束条件太多，所以作者尽管给出了理论，但实际的算法方面做了太多近似，因此其实际的算法在很多任务中并不如QMIX的表现。具体的理论大家可以查看论文。
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QMIXrepresentstheoptimaljointactionvaluefunctionusingamonotonicmixingfunctionofper-agentutilities.SinceingeneralQ∗∈/Qmix,theprojectionofQ∗,whichtheauthorsrefertoasQtot,canhaveincorrectestimatesfortheoptimaljointaction,yieldingsuboptimalpolicies.
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