mlgbd的意思，马勒戈壁的意思是什么

确定actor网络的输入：每个智能体自己的Observations，但需要注意的是，这些观察是否包含其他智能体的一些信息取决于环境中观察部分的设计。 lambda后面的变量是匿名函数的输入，冒号后面的变量是函数的输出。整个语句相当于def function，属于函数。

q_train函数相当于创建一个占位符并构造一个静态图。需要通过调用返回的信息来输出对应的值）定义一个可调用的函数，用于输出损失函数，输出action的具体值。后续调用相当于feed_dict操作。

1、mlgb短袖

d.物理欺骗（代理人数量分别为：N=2、N=4） 实验结果：统计：代理人的成功率、顾问的成功率，两者的差值，值越大效果越好，即，一种算法优于另一种算法。

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实验结果1：MADDPG优于DDPG。 MADDPG 中的每个智能体都比DDPG 更接近目标Landmark。智能体之间的碰撞次数几乎是DDPG 算法的一半。实验结果2：每个episode中从智能体到目标的碰撞次数。平均距离。 all()函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为TRUE。如果是，则返回True，否则返回False。

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p_train函数相当于创建一个占位符并构造一个静态图。调用返回信息即可输出对应的值）。比较单一策略和策略集成，在三种场景下实验了三种策略集成：这部分代码可以在github上的issue中找到。解决了baseline的一些实验问题后，就可以研究这部分代码了）

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类实例也可以成为可调用对象。你只需要实现一个特殊的方法__call__。这个对象（注意是对象，不是类）可以作为函数调用类的实例化对象（即对象），可以作为函数使用。训练完成后，可以手动创建learning_curves文件夹来存放pickle文件，并将下面这句话中的None改为任意str类。 train(arglist)：使用arglist的参数来定义整个训练过程。训练过程如下：

最关键的就是将MPE环境的multiagent文件夹复制到MADDPG项目目录下，同时还要保证gym安装成功。 Agents with Policy Ensembles的思想是针对MARL中的非平稳环境问题。在竞争环境中，代理商的策略可能会过度适应竞争对手的行为。因此，当竞争对手的策略发生变化时，代理商的策略可能会失效。

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