基于 MADDPG 的多智能体避碰决策方法：提升协作能力与避碰成功率

本章针对传统强化学习算法在处理现实复杂环境下的多智能体问题时，面临维度爆炸、计算复杂和避碰成功率下降等挑战，提出了一种基于多智能体深度确定性策略梯度算法（MADDPG）的多智能体避碰决策方法。该方法借鉴了多智能体强化学习（MARL）的思想，并采用了集中训练分散执行（CTDE）的算法框架。针对多智能体避碰问题进行建模，设计状态空间和奖励函数，并对 MADDPG 算法的奖惩机制进行了改进。

在仿真环境下，设计了智能体数量增加、多随机进入点的三维实验场景。使用本研究提出的基于 MADDPG 的多智能体避碰方法进行训练，并与 PPO2、SAC、DDPG 算法进行对比。实验结果表明，基于 MADDPG 的多智能体避碰方法具有较好的协作能力，算法性能更稳定，避碰成功率更高。这彰显了多智能体深度强化学习算法在多智能体避碰决策问题方面的优越性。