分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。
2024-06-26 09:50:15
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马普里
这是一个多代理项目（commnet ） pytorch用于多代理粒子环境“ simple_spread”（ ）
推理：
通讯网：
Bicnet：
Maddpg：
训练曲线：
如何使用
点安装-r requirements.txt
cd MAProj /算法
python ma_main.py --algo maddpg --mode火车
待办事项清单
受过更多地图训练
修复图形内存泄漏
博客链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/143776727
2023-02-13 22:16:22
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多智能体深度强化学习TensorFlow代码实现，有环境和演示实例
2021-12-10 16:12:12
9.55MB
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