MATLAB多智能体强化学习算法设计与仿真工具包

资 源 简 介

该MATLAB工具包提供完整的多智能体强化学习研究环境，支持Q学习等算法的定制开发，集成环境建模、智能体交互和分布式学习策略模块，可通过图形界面灵活配置参数，便于算法验证与仿真分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的多智能体强化学习算法设计与仿真工具包

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）算法设计与仿真工具包。它为多智能体系统研究与实验提供了完整的开发框架和仿真环境，核心支持多智能体Q学习算法的定制与实现。工具包集成了环境建模、智能体交互、分布式学习策略等核心模块，便于研究者快速构建MARL实验场景，分析智能体协作与竞争行为。

功能特性

• 多智能体Q学习算法核心引擎：实现经典的多智能体Q学习算法，支持分布式决策与集中式训练。
• 灵活的环境建模：支持离散与连续状态空间的马尔可夫决策过程（MDP）建模，用户可自定义状态空间、动作空间及智能体数量。
• 可配置的奖励机制：提供图形化界面或脚本方式定义多智能体奖励函数，支持独立奖励与共享奖励模式。
• 多种探索策略：内置ε-greedy、Softmax等探索策略，平衡探索与利用。
• 实时仿真与可视化：动态显示智能体学习过程，包括Q值收敛曲线、策略演化轨迹、智能体协作效果动画等。
• 收敛性分析工具：提供训练过程中的Q值收敛监测、平均奖励曲线绘制、稳定性评估等功能。
• 协作效果量化评估：输出多智能体协作效率、策略最优性等性能指标报告。

使用方法

1. 环境配置：通过GUI或配置文件设定环境参数，如状态/动作空间维度、智能体数量。
2. 算法参数设置：配置学习率（alpha）、折扣因子（gamma）、探索策略参数等。
3. 奖励函数定义：通过矩阵输入或函数表达式自定义多智能体奖励规则。
4. 训练执行：设置最大训练回合数、收敛阈值等参数，启动训练过程。
5. 结果分析：查看输出的Q值矩阵、策略映射表、性能曲线与可视化动画，并使用分析工具评估算法效果。

系统要求

• MATLAB R2020b 或更高版本
• 推荐配置：8GB以上内存，支持图形显示
• 所需工具箱：MATLAB基础模块、Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了工具包的核心功能，包括：初始化图形用户界面以接收用户参数输入；构建多智能体仿真环境并配置相应状态与动作空间；实现多智能体Q学习算法的训练流程，支持探索策略选择与奖励计算；对训练过程进行实时监视与数据记录，并能动态更新学习曲线；在训练完成后输出最优策略、性能指标及各类分析图表。此外，还提供动画生成功能，用于直观展示智能体在环境中的行为轨迹与协作效果。