基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法，强化学习，生物启发算法

基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法matlab和python实现

综述了VANETs的特点，并总结了最近提出的基于生物启发式算法的VANET路由协议。重点分析了这些协议的关键特性、优点和缺点。然后还总结了生物启发式算法在VANETs中面临的挑战和未来的发展趋势。

BioMARL：基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法 项目介绍： 多智能体系统（MAS）通过解决复杂任务的规模，可靠性和智能性，已被广泛的地面不同的应用领域，如计算机网络，机器人和智能电网等。和生产的重要因素。然而，以往的多代理通信研究主要是预先定义的通信协议或采用额外的决策模块进行通信调度，这将造成巨大的通信开销，并且不能直接推广到一个大型代理集合。了一个轻量级的通信框架：基于信息素协同机制的分布式深度Q网络算法（Pheromone协作深度Q网络，PCDQN） ，它结合了深度Q网络和stigmergy机制。我们证明了PCDQN框架的优越性，同时也将我们的模型转移到解决多代理路径搜索问题上。利用PCDQN框架，多代理编队能够学习适当的策略，成功地在雷区导航环境中获得最优路径。 实验环境 Windows10操作系统，8GB内存，2核Intel Core i7-6500U pytorch-