策略学习的基本思想是让每个智能体各自做策略梯度上升：两类神经网络的结构与完全竞争关系下的 MAC-A2C 完全相同。他们的区别在于每一个智能体自己做策略网络更新和A2C一样，MAN-A2C 属于同策略 (On-policy)，不能使用经验回放。 训练和决策全部由中央控制器完成。智能体负责与环境交互，执行中央控制器的决策， 并把观测到的和 汇报给中央控制器。...

使用LMM生成活动轨迹的开创性工作。

智能交通灯控制系统的开发对于智能交通管理至关重要。虽然已经做出了一些努力以孤立的形式来优化单个红绿灯的使用，但相关研究在很大程度上忽略了多路口红绿灯的使用受到空间影响的事实，以及历史交通状态的时间依赖性。为此，在本文中，我们提出了一种新颖的时空多智能体强化学习（STMARL）框架，用于有效地捕获多个相关交通信号灯的时空依赖性并以协调的方式控制这些交通信号灯。具体来说，我们首先基于红绿灯之间的空间结

智能体的利益一致，获得的奖励相同，有共同的目标。 奖励 (Reward) 是环境反馈给智能体的数值。把第 i 号智能体的奖励随机变量记作，把奖励的实际观测值记作 t时刻的奖励由状态St和所有智能体的动作共同决定折扣回报，定义和单智能体类似智能体i在时刻t的（折扣）回报依赖于未来所有的状态 和所有智能体未来的动作 其中：很显然第i号智能体的状态价值依赖于所有智能体的策略：

对于一个强化学习 agent，它可能有一个或多个如下的组成成分：策略函数(policy function)，agent 会用这个函数来选取下一步的动作。价值函数(value function)，我们用价值函数来对当前状态进行估价，它就是说你进入现在这个状态，可以对你后面的收益带来多大的影响。当这个价值函数大的时候，说明你进入这个状态越有利。模型(model)，模型表示了 agent 对这个环境的状

包含 torch.FloatTensor 的元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入输出的一个 + 每层输出的一个），形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。的元组，每个元组包含形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head) 的 2 个张量。(torch.FloatT

用正确的参数在分布式系统上启动指定的脚本。

1 定义相比反距离插值反距离插值 IDW_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客，克里金插值公式更加抽象其中 是点 (xo,yo)处的估计值这里的 λi是权重系数。它同样是用空间上所有已知点的数据加权求和来估计未知点的值。但权重系数并非距离的倒数，而是能够满足点 (xo,yo)处的估计值与真实值 zo的方差最小的一套最优系数，即同时满足无偏估计的条件2 普通克里金插值不...

判断策略学习收敛的标准是目标函数 不再增长。。在实践中，当平均回报不再增长，即可终止算法。强化学习笔记：带基线的策略梯度_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客我们用 TD 算法训练价值网络 v(s; w)。观测到状态和奖励 rt，计算 TD 目标：定义损失函数：此时我们还不知道和A2C强化学习笔记：带基线的策略梯度_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客类似，我们把近似成，把近似成于是近似策略梯

是 Python 标准库ast模块中的一个函数，用于安全地评估表示 Python 字面量或容器（如列表、字典、元组、集合）的字符串。