Multiagent-reinforcement-learning-algorithms-for-multiple-UAV-confrontation:这是“战斗人员任务中多主体强化学习的有效培训技术”的源代码-Source code learning

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用于多无人机对抗的多主体强化学习算法这是“在战斗任务中进行多智能体强化学习的有效培训技术”的源代码，我们构建了源自多个无人驾驶飞机的战斗场景的多智能体对抗环境。首先，我们考虑使用两种类型的MARL算法来解决这一对抗问题。一种是从用于多代理设置（MADQN）的经典深度Q网络扩展而来的。另一个是从最新的多主体强化方法，多主体深度确定性策略梯度（MADDPG）扩展而来。我们比较了两种方法的初始对抗情况，发现MADDPG的性能优于MADQN。然后以MADDPG为基准，提出了三种有效的训练技术，即场景转移训练，自学训练和规则耦合训练。规则耦合红色特工vs随机移动蓝色特工规则耦合的红色特工和蓝色特工通过自我比赛训练

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