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多智能体深度强化学习无人机路径规划
基于MADDPG/IDDPG/MAPPO算法的多无人机协同路径规划系统，集成Transformer架构增强智能体间通信协作，支持3D复杂环境
项目说明
项目简介
本项目实现了基于多智能体深度强化学习（MARL）的3D无人机路径规划系统，集成了三种先进算法：MADDPG、IDDPG和MAPPO。系统支持多架无人机在复杂3D环境中的协同路径规划，使用Transformer架构增强智能体间的通信和协作能力。
核心算法
- MADDPG：多智能体确定性策略梯度，集中式训练-分布式执行框架
- IDDPG：独立DDPG算法，完全独立训练各智能体
- MAPPO：多智能体近端策略优化，策略梯度方法
- Transformer：Self-Attention机制增强智能体协作
主要特性
- 多智能体协同避碰机制
- 3D复杂环境模拟
- 优先级经验回放和课程学习
- 实时训练监控和3D轨迹可视化
- 注意力热图展示Transformer权重
技术栈
Python 3.8+ | PyTorch 1.10+ | CUDA支持 | Gym环境
适用场景
物流配送 | 搜救任务 | 环境监测 | 编队飞行 | 多无人机协同控制研究