Udacity Deep Reinforcement Learning p3 collaboration and competition 源码

Udacity深度强化学习p3合作与竞争 该项目的目标是训练网球环境。 该环境基于Unity ML代理。 问题描述 在这种环境下,两名特工控制球拍在球网上弹跳球。 如果探员将球击中网,则得到+0.1的奖励。 如果探员让一个球击中地面或将球击出界外,则其获得的奖励为-0.01。 因此,每个特工的目标是保持比赛中的球权。 观察空间由8个变量组成,分别对应于球和球拍的位置和速度。 每个代理都会收到自己的本地观察结果。 有两个连续的动作可用,分别对应于朝向(或远离)网络的运动和跳跃。 该任务是情节性的,并且为了解决环境,您的特工必须获得+0.5的平均分数(在两个特工均取得最高分后,连续100次以上)。 具体来说, 在每个情节之后,我们将每个代理商获得的奖励加起来(不打折),以获得每个代理商的得分。 这将产生2个(可能不同)的分数。 然后,我们取这两个分数中的最大值。 这为每个情节产生一个单一