文章目录PPO实战技巧(未写完)MAPPO算法伪代码详解MAPPO实战技巧参考  MAPPO论文全称为：The Surprising Effectiveness of MAPPO in Cooperative, Multi-Agent Games  官方开源代码为：https://github.com/marlbenchmark/on-policy  这篇文章更多的提出的是一些工程上的trick，

元学习定义？  深度学习地发展主要是表征学习地发展，也就是如何更好地看到和理解数据，然后用于传统地算法中，从而取得较好地效果。这也是为什么外界对于AI持怀疑态度，因为并没有什么很原理性地算法被提出，及时看起来比较前沿地元学习也是90年代就已经形成地概念。整个AI框架下表征只是其中一环，像超参数地设计、结构地设计、逻辑推理，先验知识地引入等等都是AI中非常重要地组成部分，而元学习将AI地这些元素，像

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我们都知道基于模型的强化学习，就是从数据中学一个环境模型。举个例子，我们要控制一个马达，输入就是电流，输出就是转速。无模型强化学习就是随机采样，然后从数据中直接学习输入到输出的影射，研究重心在如何高效学习。基于模型的强化学习，希望从输入输出中学习一个马达的状态转移模型，然后智能体和这个模型交互。这里面有什么问题呢？问题就在于，这个模型一定会有误差。即使用数据去学习一个二次函数，也会有误差。如上图所

  很多做基于模型的强化学习算法的学者(MBRL)都知道其与最优控制有千丝万缕的关系。那是什么关系呢?  在强化学习算法中所谓的model-based指的是控制对象(强化学习中称之为环境environment)的状态转移xt+1=f(xt,ut)x_{t+1}=f(x_{t},u_{t})xt+1​=f(xt​,ut​) (在强化学习中用的是状态之间的转移概率)和损失函数c(x,u)c(x,u)c

  在开始证明之前，我想说的是定理是证明给怀疑者，如果你对这个定理不怀疑，那么你就不需要证明。接下来直观感受一下强化学习中值迭代的收敛性。  假设现在的Agent处于一个state sss 下，想要去找一个optimal state，那怎么去找呢？就是遍历所有的policy能够使得当前的statesss，在遍历的某个policy πx\pi_{x}πx​下值最大，也就找到了这个state所对应的.

参数化动作空间Q-PAMDP算法。

  在大多是强化学习(reinforcement learning RL)问题中，环境的model都是未知的，也就无法直接做动态规划。一种方法是去学MDP，在这个系列的理解强化学习中的策略迭代和值迭代这篇文章中有具体思路。但这种做法还是会存在很多问题，就是在sample过程中会比较麻烦，如果你随机sample的话就会有某些state你很难sample到，而按照某种策略sample的话，又很难得到.

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