多代理深确定性策略梯度 多主体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法的Pytorch实现 这是我在论文中提出的算法的实现：“针对混合合作竞争环境的多主体Actor评论家”。 您可以在这里找到本文： : 您将需要安装多代理粒子环境（MAPE），可以在这里找到： : 确保创建具有MAPE依赖项的虚拟环境，因为它们有些过时了。 我还建议使用PyTorch 1.4.0版运行此程序，因为最新版本（1.8）似乎与我在计算批评者损失时使用的就地操作存在问题。 将主存储库克隆到与MAPE相同的目录中可能是最容易的，因为主文件需要该软件包中的make_env函数。 可以在以下位置找到本教程的视频： :

2021最新幼儿园管理档案-转变学习方式 展现幼儿主体性 总课题研究报告.doc

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中心区主体建筑群5号标段工程施工组织设计2018.doc

20210423-广发证券-游戏行业专题：融合式创新与垂类赛道突围机遇，出海在“场域、方式、主体”三维度完成提升.pdf

数学模型的建立，单因素方差分析、波动程度因子、一元线性回归、层次分析法、模糊综合评价

全面介绍了多智能体系统，这本教科书是从计算机科学的角度从运筹学，博弈论，经济学，逻辑，甚至哲学和语言学写的，而思想汇集。

针对高阶离散异构多自主体系统的时变编队-合围控制问题,考虑时变时延,提出分布式编队-合围控制协议.首先,在合理假设的基础上,通过模型转变和状态空间分解,将编队-合围控制问题转化为子系统的稳定性问题,再利用Lyapunov-Krasovskii函数,以LMIs的形式给出协议有效的充分条件,并指出LMIs的个数与系统中自主体的个数无关;然后,给出编队参考函数的具体形式,证明指出编队参考函数不受时变时延的影响;最后,通过固定和时变编队-合围仿真验证所设计的协议的有效性.

介绍的很详细全面，非常值得一看。里面对各种关于多主体建模的软件进行了比较。

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