在多智能体强化学习中使用RAdam优化器

发布网友发布时间：2024-10-02 00:24

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热心网友时间：2024-11-21 17:42

在多智能体强化学习的探索中，RAdam优化器作为一种新型算法被引入，以提升分布式执行中的学习效率。Actor-Critic和MADDPG模型在多智能体环境中扮演重要角色，它们分别侧重于协作与竞争的学习。RAdam，即Root Mean Square Propagation (RMSProp)和Adam的结合，通过自适应学习率和指数滑动平均技术，有效减少了梯度估计的偏差，有助于找到最优解。

在Keras和Tensorflow的框架中，RAdam优化器的使用相当简便，如在全局智能体globalAC的训练方法中，每个独立的智能体也有其特定的训练步骤。在协同训练多个智能体时，实验结果显示，RAdam优化器能够显著加快某些智能体的收敛速度，从Loss图中可以看出这一点。

通过结合RAdam优化器，多智能体强化学习在模型训练中展现了更好的性能，特别是在复杂环境中的协作与竞争策略学习。进一步的实践和研究将会揭示其在量化投资系统中的更大潜力。