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starry-sky6688 / MARL-Algorithms

Implementations of IQL, QMIX, VDN, COMA, QTRAN, MAVEN, CommNet, DyMA-CL, and G2ANet on SMAC, the decentralised micromanagement scenario of StarCraft II
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关于reinforce算法的问题 #70

Closed Duke-Allen closed 2 years ago

Duke-Allen commented 2 years ago

您好，代码有些地方没看明白，所以有些问题想请教一下。

  1. reinforce应该是策略梯度方法，在不加通信的情况下选动作是根据Q值来选的吗？为什么会出现Q值呢？

  2. 关于通信的问题，commnet以及g2anet都是可以加在那三个算法之上的，但代码中的通信我有点没看明白，比如COMA，在coma.py中初始化时有考虑输入上一个动作的，这么做是为什么呢？

    微信截图_20211129213536

  3. 在rollout.py中与环境交互获取样本时后，为什么还要再重新添加一次obs和s呢？下面这几步的作用是什么呢？

    微信截图_20211130204058
starry-sky6688 commented 2 years ago
  1. 根据return来选动作
  2. 用的是RNN，需要输入上一个action进行记忆
  3. 每次append的是当前执行动作的状态，最后的terminal state还没有append进去
Duke-Allen commented 2 years ago
  1. 根据return来选动作
  2. 用的是RNN，需要输入上一个action进行记忆
  3. 每次append的是当前执行动作的状态，最后的terminal state还没有append进去

好的，第一点和第三点我明白了。但第二点是和算法无关吗，是因为使用的网络结构RNN，所以算法中都要使用上一个action吗，包括像reinforce这种策略梯度算法？是RNN的话不应该输入上一个隐藏状态吗？这里还不是很明白，请指教

starry-sky6688 commented 2 years ago

对，和算法无关，这里面所有的算法都额外输入了上一个action；

因为原本神经网络就是输入当前的obs来得到action，所以obs已经被记忆下了；由于当前obs下的action还没有得到，所以要输入上一个action