阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。首先，A2C的全称是Advantage Actor

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents有一定的了解，详情请见：Unity强化学习之ML-Agents的使用、ML-Agents命令及配置大全。我前面的相关文章有：ML-Agents案例之CrawlerML-Ag

论文：QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning参考博客：多智能体强化学习入门（五）——QMIX算法分析、多智能体强化学习入门QMIX参考书籍：《深度强化学习学术前沿与实战应用》MARL中如何表示和使用动作价值函数使得系统达到一个均衡稳态是多智能体系统的目标。IQL

本案例源自ML-Agents官方的示例，Github地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents，本文是详细的配套讲解。本文基于我前面发的两篇文章，需要对ML-Agents有一定的了解，详情请见：Unity强化学习之ML-Agents的使用、ML-Agents命令及配置大全。我前面的相关文章有：ML-Agents案例之CrawlerML-Ag

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。首先，A2C的全称是Advantage Actor

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。首先，A2C的全称是Advantage Actor

CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。近些年来，显卡的计算能力越来越强大，如果只是进行图形计算未免有些浪费性能，这个并行运算架构应运而生。首先，使用GPU加速前，确认自己硬件是否支持CUDA，可以自己去百度自己的显卡类型。可