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【多智能体强化学习】MAPPO 论文笔记
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原文中文，约6500字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了多智能体强化学习算法MAPPO及五个调优建议，包括价值归一化、局部和全局特征输入、训练周期数、剪切比率和批量大小。MAPPO在多智能体环境中实现了与基于策略的方法相当的性能。
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关键要点
- MAPPO算法旨在通过简单修改证明PPO在多智能体环境中的优异性能。
- MAPPO在多智能体环境中与基于策略的方法相媲美，且无需领域特定的算法修改。
- MAPPO的实现与单智能体环境相似，通过学习策略和价值函数来实现。
- MAPPO的五个调优建议包括：价值归一化、局部和全局特征输入、训练周期数、剪切比率和批量大小。
- 建议1：应用价值归一化来稳定价值学习。
- 建议2：在价值函数的输入中包含本地特征和全局特征，确保不增加输入维度。
- 建议3：在困难环境中最多使用10个训练周期，在简单环境中使用15个训练周期，避免将数据分割成小批次。
- 建议4：保持剪切比率epsilon在0.2以下，以平衡训练稳定性和快速收敛。
- 建议5：使用较大的批次大小以优化MAPPO的任务性能。
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