A platform for multi-agent reinforcement learning algorithm training and testing for target tracking problem
国家级大学生创新项目算法训练测试仿真平台
在框架之中将现有的主流强化学习算法（DQN，Double DQN，Dueling DQN，Actor-Critic，DDPG，MADDPG）应用到了追踪问题中，并且针对DQN，Double DQN，Dueling DQN，Actor-Critic，DDPG这些传统单智能体强化学习方法，我们分别利用了三种途径：centralized，distributed，parameter-share将它们扩展成为多智能体强化学习算法
设计并实现了高效的实验仿真平台以及一组评判指标，系统性地评价了上述主流强化学习算法以及将传统单智能体强化学习方法扩展为多智能体强化学习算法的三种途径在目标追踪问题上的表现优劣