Sure, I'd be happy to elaborate on each step of the MAPPO algorithm.

1. Initialize multiple policy and value networks for each agent.

In the first step of MAPPO, we initialize a set of policy and value networks for each agent. The policy network is a neural network that takes the current state as input and outputs a probability distribution over possible actions. The value network is another neural network that takes the current state as input and outputs an estimate of the expected return starting from that state.

In a multi-agent setting, we initialize a separate set of policy and value networks for each agent. Each agent has its own policy and value networks, which it will use to select actions in the environment.

1. Collect experiences in the environment using each agent's policy network.

In the second step of MAPPO, each agent interacts with the environment using its own policy network to select actions. The environment returns the next state, reward, and whether the episode is done.

During training, each agent collects a batch of experiences by running its policy network in the environment. These experiences include the current state, the action taken by the agent, the reward received, and the next state. By collecting these experiences, the agent can learn from its own interactions with the environment.

1. Share experiences among agents.

In the third step of MAPPO, each agent shares its experiences with the other agents. This allows each agent to learn from the experiences of the others, which can help improve overall performance.

Sharing experiences can be done in a variety of ways. For example, the agents can use a centralized buffer to store their experiences, which can then be accessed by all agents during training. Alternatively, the agents can directly share their experiences with each other through a communication channel.

1. Calculate advantages for each agent using the shared experiences.

In the fourth step of MAPPO, each agent uses its own value network and the shared experiences to calculate advantages. The advantages measure how much better an action was than the average action taken by all agents.

Calculating advantages is an important step in reinforcement learning, as it helps the agent learn from its own experiences and the experiences of others. In a multi-agent setting, advantages can help encourage cooperation among agents by rewarding actions that benefit the group as a whole.

1. Train the centralized critic network using the joint state and joint actions as inputs and the joint target values as targets.

In the fifth step of MAPPO, we train a centralized critic network using the joint state and joint actions as inputs and the joint target values as targets. The centralized critic network takes the joint state and joint actions as inputs and outputs an estimate of the expected return starting from that joint state and joint action.

By training a centralized critic network, we can provide a common baseline for all agents. This helps stabilize learning and encourages cooperation among agents.

1. Train each agent's policy and value network using its own advantages and the shared experiences.

In the sixth step of MAPPO, we train each agent's policy and value network using its own advantages and the shared experiences. The policy network is updated using a clipped objective function, which helps prevent large policy updates that might degrade the agent's performance.

By updating each agent's policy and value network using its own advantages and the shared experiences, we encourage each agent to learn from its own experiences and the experiences of others. This can help improve overall performance and encourage cooperation among agents.

1. Repeat steps 2-6 for a fixed number of iterations.

In the seventh and final step of MAPPO, we repeat steps 2-6 for a fixed number of iterations. By repeating these steps, we can continue to improve the agent's performance over time.

At the end of training, each agent's policy network is used to select actions in the environment. By selecting actions that maximize its own
MAPPO 알고리즘의 각 단계에 대해 자세히 설명해드리겠습니다.1. 각 에이전트에 대해 여러 정책 및 가치 네트워크를 초기화합니다.MAPPO의 첫 번째 단계에서는 각 에이전트에 대한 정책 네트워크와 가치 네트워크 세트를 초기화합니다. 정책 네트워크는 현재 상태를 입력으로 받아 가능한 행동에 대한 확률 분포를 출력하는 신경망입니다. 가치 네트워크는 현재 상태를 입력으로 받아 해당 상태에서 시작하여 예상되는 수익의 추정치를 출력하는 또 다른 신경망입니다.다중 에이전트 설정에서는 각 에이전트에 대해 별도의 정책 및 가치 네트워크 세트를 초기화합니다. 각 에이전트에는 고유한 정책 및 가치 네트워크가 있으며, 이 네트워크는 환경에서 작업을 선택하는 데 사용됩니다.1. 각 에이전트의 정책 네트워크를 사용하여 환경에서 경험을 수집합니다.MAPPO의 두 번째 단계에서는 각 에이전트가 자체 정책 네트워크를 사용하여 환경과 상호 작용하여 작업을 선택합니다. 환경은 다음 상태, 보상, 에피소드 완료 여부를 반환합니다.훈련 중에 각 에이전트는 환경에서 정책 네트워크를 실행하여 경험 배치를 수집합니다. 이러한 경험에는 현재 상태, 상담원이 수행한 작업, 받은 보상 및 다음 상태가 포함됩니다. 이러한 경험을 수집함으로써 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 스스로 학습할 수 있습니다.1. 에이전트 간 경험 공유.MAPPO의 세 번째 단계에서는 각 에이전트가 자신의 경험을 다른 에이전트와 공유합니다. 이를 통해 각 에이전트는 다른 에이전트의 경험을 통해 학습할 수 있으며, 이는 전반적인 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다.경험 공유는 다양한 방식으로 이루어질 수 있습니다. 예를 들어 상담원은 중앙 집중식 버퍼를 사용하여 자신의 경험을 저장한 다음 교육 중에 모든 상담원이 액세스할 수 있습니다. 또는 상담원들이 커뮤니케이션 채널을 통해 서로의 경험을 직접 공유할 수도 있습니다.1. 공유된 경험을 사용하여 각 상담원의 이점을 계산합니다.MAPPO의 네 번째 단계에서는 각 에이전트가 자신의 가치 네트워크와 공유된 경험을 사용하여 이점을 계산합니다. 장점은 모든 상담원이 취한 평균적인 조치보다 해당 조치가 얼마나 더 나은지를 측정합니다.장점 계산은 상담원이 자신의 경험과 다른 사람의 경험을 통해 학습하는 데 도움이 되므로 강화 학습에서 중요한 단계입니다. 여러 상담원이 있는 환경에서 장점은 그룹 전체에 이익이 되는 행동에 보상을 제공함으로써 상담원들 간의 협력을 장려하는 데 도움이 될 수 있습니다.1. 공동 상태와 공동 행동을 입력으로, 공동 목표 값을 목표로 사용하여 중앙 집중식 비평가 네트워크를 훈련합니다.MAPPO의 다섯 번째 단계에서는 공동 상태와 공동 행동을 입력으로, 공동 목표값을 출력으로 사용하여 중앙화된 비평가 네트워크를 훈련합니다. 중앙 비평 네트워크는 공동 상태와 공동 행동을 입력으로 받아 해당 공동 상태와 공동 행동에서 시작하여 예상 수익률 추정치를 출력합니다.중앙 집중식 비평 네트워크를 훈련하면 모든 에이전트에게 공통된 기준을 제공할 수 있습니다. 이는 학습을 안정화하고 에이전트 간의 협력을 장려하는 데 도움이 됩니다.1. 각 에이전트의 고유한 장점과 공유된 경험을 사용하여 각 에이전트의 정책 및 가치 네트워크를 훈련합니다.MAPPO의 여섯 번째 단계에서는 각 에이전트의 장점과 공유된 경험을 사용하여 각 에이전트의 정책 및 가치 네트워크를 훈련합니다. 정책 네트워크는 클리핑된 목적 함수를 사용하여 업데이트되므로 에이전트의 성능을 저하시킬 수 있는 대규모 정책 업데이트를 방지하는 데 도움이 됩니다.각 상담원의 정책 및 가치 네트워크를 자체의 장점과 공유된 경험을 사용하여 업데이트함으로써 각 상담원이 자신의 경험과 다른 사람의 경험을 통해 학습하도록 장려합니다. 이를 통해 전반적인 성과를 개선하고 상담원 간의 협력을 장려할 수 있습니다.1. 2~6단계를 정해진 횟수만큼 반복합니다.MAPPO의 일곱 번째이자 마지막 단계에서는 2~6단계를 정해진 반복 횟수만큼 반복합니다. 이러한 단계를 반복함으로써 시간이 지남에 따라 상담원의 성과를 지속적으로 개선할 수 있습니다.훈련이 끝나면 각 에이전트의 정책 네트워크를 사용하여 환경에서 작업을 선택합니다. 각 에이전트는 자신의 성과를 극대화하는 작업을 선택함으로써