神经网络论文_Representation_Driven_Sampling_and_Adaptive_Policy_Resetting_for_Improving_Multi_Agent_Reinforcement_Learning_实现代码

数据集概述

本数据集为期刊《Neural Networks》论文"Representation-Driven Sampling and Adaptive Policy Resetting for Improving Multi-Agent Reinforcement Learning"的实现代码，包含压缩代码包和说明文档，用于复现论文提出的多智能体强化学习框架。

文件详解

• 文件名称: eXJTU-MARL.rar
• 文件格式: RAR压缩包
• 内容说明: 包含论文提出的eXJTU-MARL框架的Python实现代码，用于复现多智能体强化学习的改进方法
• 文件名称: README.md
• 文件格式: Markdown文档
• 内容说明: 提供eXJTU-MARL框架的概述，包括框架设计目标（解决多智能体强化学习中的探索不足等问题）和实现背景

适用场景

• 强化学习研究: 复现论文提出的表示驱动采样与自适应策略重置方法，验证其在多智能体强化学习中的效果
• 多智能体系统开发: 基于eXJTU-MARL框架改进现有多智能体强化学习模型的探索效率
• 神经网络应用: 研究神经网络在多智能体强化学习场景中的具体实现与优化
• 学术论文复现: 为相关领域研究者提供论文方法的可复现代码，支持后续扩展研究