Coop_Multi-Agent_DRL
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Value-Based

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  • 值函数 V π ( S t ) V^π(S_t) Vπ(St​)定义
  • 蒙特卡洛(监督学习方法)
  • TD(单步更新)(更常用)有时候游戏太长了,玩不到结尾
  • Q value

值函数 V π ( S t ) V^π(S_t) Vπ(St​)定义

Value-Based_第1张图片

蒙特卡洛(监督学习方法)

让 V π V^π Vπ无限接近 G a G_a Ga​(也就是 ∑ t = 1 n r t \sum_{t=1}^{n}r^t ∑t=1n​rt)
Value-Based_第2张图片

TD(单步更新)(更常用)有时候游戏太长了,玩不到结尾

(监督学习)regression问题 l o s s loss loss = V π ( S t ) − V π ( S t + 1 ) − r t V^π(S_t)-V^π(S_{t+1})-r_t Vπ(St​)−Vπ(St+1​)−rt​
Value-Based_第3张图片

Q value

Value-Based_第4张图片

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