使用 Python TorchRL 进行多代理强化学习（附代码）

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来源：DeepHub IMBA 本文 约2200字 ，建议阅读 5 分钟 本文将深入探讨如何使用 TorchRL 解决 MARL 问题,重点关注多代理环境中的近端策略优化(PPO)。 随着多代理系统的出现,强化学习的复杂性不断增加。为了管理这种复杂性,像 TorchRL 这样的专门工具提供了一个强大的框架,可以开发和实验多代理强化学习(MARL)算法。本文将深入探讨如何使用 TorchRL 解决 MARL 问题,重点关注多代理环境中的近端策略优化(PPO)。 我们将使用 VMAS 模拟器,这是一个多机器人模拟器并且可以在 GPU 上进行并行训练。他的主要目标多个机器人必须导航到各自的目标,同时避免碰撞。 依赖 在开始之前,请确保安装以下依赖项：  !pip3 install torchrl   !pip3 install vmas !pip3 install tqdm 理解近端策略优化 (PPO) PPO 是一种策略梯度算法,它迭代地从环境中采样数据,并直接使用这些数据来优化策略。这个 ………………………………