项目3：合作与竞争
介绍
在这种环境下，两名特工控制球拍在球网上弹跳球。 如果探员将球击中网，则得到+0.1的奖励。 如果探员让一个球击中地面或越界将球击中，则其收益为-0.01。 因此，每个特工的目标是保持比赛中的球权。
观察空间由8个变量组成，分别对应于球和球拍的位置和速度。 每个代理都会收到自己的本地观察结果。 有两个连续的动作可用，分别对应于朝向（或远离）网络的运动和跳跃。
下图显示了最终的奖励进度。
环境在1820集中得到解决
算法：
为了解决此环境，我实现了Multi-DDPG算法。 实现的功能如下：
每个特工都有独立的演员和评论家
集中培训：每个代理的批评者不仅将自己的演员的行为和状态作为输入，而且还将所有其他代理的状态和行为作为输入。 由于在测试过程中仅使用参与者，并且参与者仅取决于相应参与者的状态，因此代理可以自由地学习自己的奖励结构。 下图[来源： ：
2021-06-09 20:21:22
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请配合Robotics Toolbox in MATLAB使用
https://github.com/petercorke/robotics-toolbox-matlab
2021-05-11 12:15:23
151.52MB
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附有安装说明和说明文档《robotics toolbox for matlab release 9(version,9.10)》，希望能够给大家带来方便
2021-05-09 08:36:12
26.82MB
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该书为开源书籍，本链接提供该书的pdf版及代码包下载。
ebook在线开源地址：https://subscription.packtpub.com/book/hardware_and_creative/9781788478953
代码链接：
https://github.com/PacktPublishing/Mastering-ROS-for-Robotics-Programming-Second-Edition
压缩包包含：
Mastering ROS for Robotics Programming, Second Edition and codes
Mastering ROS for Robotics Programming, First Edition
2021-05-08 13:07:26
74.26MB
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