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简介这份资源是面向计算机相关专业学生与从业者的高分毕业设计项目主题为基于多智能体深度强化学习实现的车联网通信资源分配优化评审分达97分适合用作毕业设计、期末课程设计或课程大作业的参考方案。项目围绕车联网场景下的通信资源分配问题采用多智能体深度强化学习思路代码中涉及MADDPG、MADQN、DDPG等多种算法实现并配有环境建模、经验回放、随机基线等模块便于对比不同策略的优化效果。压缩包共20个文件以13个Python源码文件为主另含6个编译缓存文件与1份使用说明文档整体约84KB结构紧凑、便于快速阅读与二次修改。目前已有189人学习关注。读者可获得一套完整可运行的算法实现与文档说明理解多智能体强化学习在车联网资源分配中的建模方式、训练流程与调参思路为毕设撰写与算法复现提供直接参考。1. 从一份 97 分毕设拆解多智能体强化学习怎么做车联网资源分配车联网通信资源分配这个题目每年毕业季都会被翻出来做一遍。原因很直接V2V车与车和 V2I车与基础设施共享同一段频谱谁用哪个信道、发射功率给多大直接决定链路能不能满足时延和可靠性要求。传统做法是凸优化或者启发式搜索但车辆高速移动、拓扑秒级变化每次重新求解计算量顶不住。这份资源用多智能体深度强化学习MARL来解把每辆车当成一个智能体让它们自己学出一套分配策略。包里同时给了 MADDPG、MADQN、DDPG、Random 四套基线外加Environment_marl.py这个统一环境能直接跑对比实验。适合做毕设、课程大作业或者想快速搭一个 MARL 通信资源分配原型的人。下面按「环境怎么搭 → 算法怎么接 → 坑在哪 → 怎么验证」的顺序拆开讲。2. 环境层拆解Environment_marl.py 里的状态、动作与奖励怎么定2.1 车联网资源分配为什么适合建模成多智能体问题先把问题说清楚。假设一个基站覆盖范围内有 N 辆车其中一部分是 V2I 链路车到基站一部分是 V2V 链路车到车。频谱被切成 K 个子信道每个子信道同一时刻只能被一条 V2I 链路占用但 V2V 链路可以复用 V2I 的信道代价是引入干扰。目标通常是在保证 V2V 链路可靠性比如 SINR 超过阈值的前提下最大化 V2I 链路的吞吐量。这个结构天然是多智能体的每条 V2V 链路就是一个智能体它要决定「用哪个子信道」和「发射功率多大」。智能体之间不是完全独立的——你选了这个信道我就得换一个否则互相干扰。这种耦合关系用单智能体 RL 处理会很别扭因为状态空间随车辆数指数膨胀。MARL 的思路是让每个智能体只观测局部信息自己的信道质量、邻居干扰通过集中训练分散执行CTDE来协调。常见做法是把动作空间设计成离散信道选择加连续功率控制的混合形式。这份资源里 MADDPG 走连续功率、MADQN 走离散信道正好覆盖两种典型建模方式。2.2 状态、动作、奖励三个接口的具体定义打开Environment_marl.py核心是step()和reset()两个方法。状态一般包含四类信息当前信道的增益、上一时刻的干扰功率、V2I 链路的 SINR、以及车辆位置或速度。动作空间按算法不同分两种MADDPG 输出连续功率值通常归一化到 0~1 再映射到实际功率范围MADQN 输出离散信道索引。奖励函数是这份代码最值得看的部分。典型设计是# Environment_marl.py 奖励计算核心逻辑示意 def compute_reward(self, v2i_rate, v2v_sinr, v2v_sinr_threshold): # V2I 吞吐量作为正向奖励 reward_v2i v2i_rate # V2V 链路若低于 SINR 阈值给惩罚 penalty 0.0 for sinr in v2v_sinr: if sinr v2v_sinr_threshold: penalty (v2v_sinr_threshold - sinr) * self.penalty_coef # 总奖励 吞吐量收益 - 可靠性惩罚 reward reward_v2i - penalty return reward逻辑说明v2i_rate是当前时隙 V2I 链路的总速率直接作为收益项penalty_coef是惩罚系数控制「保 V2I 吞吐」和「保 V2V 可靠」之间的权衡。这个系数是调参重点——设太小V2V 链路频繁掉线设太大V2I 吞吐上不去。我一般从 0.5 开始试观察训练曲线里 V2V 违约率是否稳定在 5% 以下。参数说明v2v_sinr_threshold通常取 10 dB 左右具体看 3GPP 场景定义penalty_coef建议在 0.1~2.0 之间网格搜索。reset()里要重置车辆位置、信道增益和干扰状态注意每次 episode 的初始分布要随机化否则策略会过拟合到固定拓扑。2.3 环境与算法的对接方式环境返回的next_state维度必须和算法网络输入对齐。MADDPG 用的是全局状态所有智能体的观测拼接MADQN 用的是局部观测。如果你要换自己的场景改Environment_marl.py里的_get_observation()就行但记得同步改算法里的state_dim。包里Random文件夹下的random.py是随机基线用来验证环境本身是否合理——如果随机策略的 V2I 吞吐量比训练后的还高说明奖励函数设计有问题。3. 算法层实战MADDPG 与 MADQN 的代码结构与训练流程3.1 MADDPG 的 Actor-Critic 结构怎么读MADDPG文件夹下有三个关键文件maddpg.py主训练循环、model_agent_maddpg.py智能体网络定义、replay_buffer.py经验回放。MADDPG 的核心是每个智能体有一套 Actor 网络输出动作和一套 Critic 网络评估动作价值Critic 在训练时能看到所有智能体的动作和状态这就是 CTDE 的「集中 critic」。# model_agent_maddpg.py 中 Actor 网络定义示意 import torch import torch.nn as nn class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.fc1 nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 nn.Linear(64, 64) self.fc3 nn.Linear(64, action_dim) self.max_action max_action def forward(self, state): x torch.relu(self.fc1(state)) x torch.relu(self.fc2(x)) # 输出用 tanh 压到 [-1,1]再乘最大功率 action torch.tanh(self.fc3(x)) * self.max_action return action逻辑说明两层 64 维隐藏层是这类任务的常见配置再大容易过拟合再小拟合能力不够。tanh输出乘max_action把动作映射到实际功率范围。Critic 网络结构类似但输入维度是(state_dim action_dim) * num_agents因为要拼接所有智能体的信息。参数说明学习率 Actor 用 1e-4、Critic 用 1e-3 是常见起点软更新系数tau取 0.01回放池大小建议 1e5 以上太小会导致样本相关性过强。replay_buffer.py里如果用了segment_tree.py说明实现了优先经验回放PER采样时按 TD 误差加权能加速收敛但增加计算开销。3.2 MADQN 的离散动作处理与 DQN 变体MADQN文件夹下的madqn.py走的是另一条路动作空间离散化每个智能体输出各信道选择的 Q 值取 argmax。和 MADDPG 比MADQN 训练更稳定但动作粒度粗——功率只能从预设档位里选。DDPG_method.py是单智能体 DDPG 的实现可以当作消融实验的对照。# madqn.py 中动作选择逻辑示意 import numpy as np def select_action(self, state, epsilon): if np.random.rand() epsilon: # 探索随机选信道 return np.random.randint(self.action_dim) else: # 利用选 Q 值最大的信道 with torch.no_grad(): q_values self.q_network(state) return q_values.argmax().item()逻辑说明epsilon-greedy 是 DQN 系的标准探索策略epsilon从 1.0 线性衰减到 0.05 左右。注意多智能体场景下多个智能体同时探索会放大环境非平稳性建议把衰减周期拉长或者用共享经验回放。参数说明epsilon衰减步数一般占总训练步数的 30%~50%目标网络更新频率每 100~200 步同步一次折扣因子gamma取 0.9~0.99车联网场景下建议偏大因为资源分配是长程优化。3.3 训练主循环与超参设置maddpg.py和madqn.py的主循环结构类似每个 episode 重置环境每个 step 各智能体选动作、执行、存经验、采样训练。关键超参包括num_episodes建议 500~2000、max_steps_per_episode50~200、batch_size64~256、update_freq每步更新还是每 N 步更新。训练时建议先跑 Random 基线拿到性能下界再跑 DDPG 单智能体拿到中间值最后跑 MADDPG/MADQN 看提升幅度。如果 MADDPG 还不如 DDPG大概率是 Critic 输入维度拼接错了或者奖励尺度没归一化。4. 避坑与排查跑这份代码最容易翻车的五个地方4.1 环境依赖版本不匹配导致 import 报错现象import torch成功但from Environment_marl import ...报ModuleNotFoundError或AttributeError。原因Python 版本或 PyTorch 版本与代码不兼容常见于 PyTorch 1.x 和 2.x 的 API 差异比如torch.tanh和F.tanh。解决先看使用说明.txt里有没有指定版本没有的话用 Python 3.8 PyTorch 1.10 这套组合试兼容性最好。用 conda 建独立环境别在 base 里折腾。4.2 奖励曲线震荡不收敛现象训练几百 episode 后奖励还在大幅波动V2V 违约率忽高忽低。原因多智能体环境非平稳加上学习率过大或回放池太小。解决先把 Actor 学习率降到 1e-5 试回放池加到 5e5如果还震荡检查奖励里各项量级是否差太多——V2I 速率可能是几十 Mbps而 SINR 惩罚只有个位数量级不匹配会让 Critic 学偏。常见做法是对奖励做 running normalization。4.3 显存溢出或训练速度极慢现象跑几十步就 OOM或者一个 episode 要几分钟。原因MADDPG 的 Critic 输入维度随智能体数线性增长智能体一多显存吃紧另外如果每步都做全量回放采样计算量也大。解决减小batch_size到 32或者用梯度累积把update_freq改成每 4 步更新一次如果智能体数超过 10 个考虑用参数共享所有智能体共用一套网络。4.4 换了场景参数后性能崩掉现象改了车辆数或信道数训练完全不收敛。原因状态维度和动作维度变了但网络结构没同步改或者奖励阈值没跟着调。解决改Environment_marl.py里的num_vehicles、num_channels后同步改算法文件里的state_dim、action_dimSINR 阈值也要按新场景重新设别直接沿用旧值。4.5 结果复现性差每次跑出来不一样现象同样的代码和参数两次训练结果差很多。原因随机种子没固定或者环境里的随机过程车辆位置、信道增益没设 seed。解决在训练脚本开头加torch.manual_seed(seed)、np.random.seed(seed)环境reset()里也用固定 seed 的随机数生成器。注意多智能体环境里每个智能体的探索噪声也要设 seed否则还是会有差异。5. 验证与进阶怎么确认你的策略真的学到了东西5.1 用基线对比验证策略有效性跑完训练别只看奖励曲线要做三组对比Random 基线、单智能体 DDPG、多智能体 MADDPG/MADQN。评价指标至少看两个V2I 链路总吞吐量越高越好和 V2V 链路违约率越低越好。如果 MADDPG 的吞吐量比 Random 高 20% 以上、违约率控制在 10% 以内说明策略确实学到了协调行为。# 评估脚本示意加载模型跑固定 episode def evaluate(env, agent, num_episodes50): total_throughput 0 total_violation 0 for ep in range(num_episodes): state env.reset() ep_throughput 0 ep_violation 0 for step in range(env.max_steps): action agent.select_action(state, epsilon0.0) # 关闭探索 next_state, reward, done, info env.step(action) ep_throughput info[v2i_rate] ep_violation info[v2v_violation] state next_state if done: break total_throughput ep_throughput total_violation ep_violation avg_throughput total_throughput / num_episodes avg_violation total_violation / num_episodes return avg_throughput, avg_violation逻辑说明评估时必须关掉探索噪声epsilon0.0或 Actor 不加噪声否则测的是带随机性的策略。info字典里要包含环境和算法约定的指标字段如果原代码没返回自己在step()里补上。参数说明评估 episode 数建议 50~100太少方差大评估时环境 seed 固定保证不同算法在相同测试集上比。5.2 从毕设到论文还能往哪些方向挖这份代码的扩展空间不小。一是换更复杂的信道模型比如加瑞利衰落或阴影衰落看策略鲁棒性二是把固定车辆数改成动态进出模拟真实车流三是试试 MAPPO 或 QMIX 这些更新的 MARL 算法和 MADDPG 做对比。如果要做论文消融实验是加分项——把集中 Critic 换成独立 Critic看性能掉多少就能说明 CTDE 的必要性。我自己的习惯是每次改完环境参数先跑 50 episode 的快速验证确认不报错、奖励有上升趋势再开完整训练。这样能避免跑了一晚上才发现维度对不上。另外__pycache__文件夹可以直接删不影响运行但使用说明.txt一定要先读一遍里面往往写了作者踩过的坑。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取 多智能体强化学习实战：车联网资源分配毕设代码拆解与避坑指南
简介这份资源是面向计算机相关专业学生与从业者的高分毕业设计项目主题为基于多智能体深度强化学习实现的车联网通信资源分配优化评审分达97分适合用作毕业设计、期末课程设计或课程大作业的参考方案。项目围绕车联网场景下的通信资源分配问题采用多智能体深度强化学习思路代码中涉及MADDPG、MADQN、DDPG等多种算法实现并配有环境建模、经验回放、随机基线等模块便于对比不同策略的优化效果。压缩包共20个文件以13个Python源码文件为主另含6个编译缓存文件与1份使用说明文档整体约84KB结构紧凑、便于快速阅读与二次修改。目前已有189人学习关注。读者可获得一套完整可运行的算法实现与文档说明理解多智能体强化学习在车联网资源分配中的建模方式、训练流程与调参思路为毕设撰写与算法复现提供直接参考。1. 从一份 97 分毕设拆解多智能体强化学习怎么做车联网资源分配车联网通信资源分配这个题目每年毕业季都会被翻出来做一遍。原因很直接V2V车与车和 V2I车与基础设施共享同一段频谱谁用哪个信道、发射功率给多大直接决定链路能不能满足时延和可靠性要求。传统做法是凸优化或者启发式搜索但车辆高速移动、拓扑秒级变化每次重新求解计算量顶不住。这份资源用多智能体深度强化学习MARL来解把每辆车当成一个智能体让它们自己学出一套分配策略。包里同时给了 MADDPG、MADQN、DDPG、Random 四套基线外加Environment_marl.py这个统一环境能直接跑对比实验。适合做毕设、课程大作业或者想快速搭一个 MARL 通信资源分配原型的人。下面按「环境怎么搭 → 算法怎么接 → 坑在哪 → 怎么验证」的顺序拆开讲。2. 环境层拆解Environment_marl.py 里的状态、动作与奖励怎么定2.1 车联网资源分配为什么适合建模成多智能体问题先把问题说清楚。假设一个基站覆盖范围内有 N 辆车其中一部分是 V2I 链路车到基站一部分是 V2V 链路车到车。频谱被切成 K 个子信道每个子信道同一时刻只能被一条 V2I 链路占用但 V2V 链路可以复用 V2I 的信道代价是引入干扰。目标通常是在保证 V2V 链路可靠性比如 SINR 超过阈值的前提下最大化 V2I 链路的吞吐量。这个结构天然是多智能体的每条 V2V 链路就是一个智能体它要决定「用哪个子信道」和「发射功率多大」。智能体之间不是完全独立的——你选了这个信道我就得换一个否则互相干扰。这种耦合关系用单智能体 RL 处理会很别扭因为状态空间随车辆数指数膨胀。MARL 的思路是让每个智能体只观测局部信息自己的信道质量、邻居干扰通过集中训练分散执行CTDE来协调。常见做法是把动作空间设计成离散信道选择加连续功率控制的混合形式。这份资源里 MADDPG 走连续功率、MADQN 走离散信道正好覆盖两种典型建模方式。2.2 状态、动作、奖励三个接口的具体定义打开Environment_marl.py核心是step()和reset()两个方法。状态一般包含四类信息当前信道的增益、上一时刻的干扰功率、V2I 链路的 SINR、以及车辆位置或速度。动作空间按算法不同分两种MADDPG 输出连续功率值通常归一化到 0~1 再映射到实际功率范围MADQN 输出离散信道索引。奖励函数是这份代码最值得看的部分。典型设计是# Environment_marl.py 奖励计算核心逻辑示意 def compute_reward(self, v2i_rate, v2v_sinr, v2v_sinr_threshold): # V2I 吞吐量作为正向奖励 reward_v2i v2i_rate # V2V 链路若低于 SINR 阈值给惩罚 penalty 0.0 for sinr in v2v_sinr: if sinr v2v_sinr_threshold: penalty (v2v_sinr_threshold - sinr) * self.penalty_coef # 总奖励 吞吐量收益 - 可靠性惩罚 reward reward_v2i - penalty return reward逻辑说明v2i_rate是当前时隙 V2I 链路的总速率直接作为收益项penalty_coef是惩罚系数控制「保 V2I 吞吐」和「保 V2V 可靠」之间的权衡。这个系数是调参重点——设太小V2V 链路频繁掉线设太大V2I 吞吐上不去。我一般从 0.5 开始试观察训练曲线里 V2V 违约率是否稳定在 5% 以下。参数说明v2v_sinr_threshold通常取 10 dB 左右具体看 3GPP 场景定义penalty_coef建议在 0.1~2.0 之间网格搜索。reset()里要重置车辆位置、信道增益和干扰状态注意每次 episode 的初始分布要随机化否则策略会过拟合到固定拓扑。2.3 环境与算法的对接方式环境返回的next_state维度必须和算法网络输入对齐。MADDPG 用的是全局状态所有智能体的观测拼接MADQN 用的是局部观测。如果你要换自己的场景改Environment_marl.py里的_get_observation()就行但记得同步改算法里的state_dim。包里Random文件夹下的random.py是随机基线用来验证环境本身是否合理——如果随机策略的 V2I 吞吐量比训练后的还高说明奖励函数设计有问题。3. 算法层实战MADDPG 与 MADQN 的代码结构与训练流程3.1 MADDPG 的 Actor-Critic 结构怎么读MADDPG文件夹下有三个关键文件maddpg.py主训练循环、model_agent_maddpg.py智能体网络定义、replay_buffer.py经验回放。MADDPG 的核心是每个智能体有一套 Actor 网络输出动作和一套 Critic 网络评估动作价值Critic 在训练时能看到所有智能体的动作和状态这就是 CTDE 的「集中 critic」。# model_agent_maddpg.py 中 Actor 网络定义示意 import torch import torch.nn as nn class Actor(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action): super(Actor, self).__init__() self.fc1 nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 nn.Linear(64, 64) self.fc3 nn.Linear(64, action_dim) self.max_action max_action def forward(self, state): x torch.relu(self.fc1(state)) x torch.relu(self.fc2(x)) # 输出用 tanh 压到 [-1,1]再乘最大功率 action torch.tanh(self.fc3(x)) * self.max_action return action逻辑说明两层 64 维隐藏层是这类任务的常见配置再大容易过拟合再小拟合能力不够。tanh输出乘max_action把动作映射到实际功率范围。Critic 网络结构类似但输入维度是(state_dim action_dim) * num_agents因为要拼接所有智能体的信息。参数说明学习率 Actor 用 1e-4、Critic 用 1e-3 是常见起点软更新系数tau取 0.01回放池大小建议 1e5 以上太小会导致样本相关性过强。replay_buffer.py里如果用了segment_tree.py说明实现了优先经验回放PER采样时按 TD 误差加权能加速收敛但增加计算开销。3.2 MADQN 的离散动作处理与 DQN 变体MADQN文件夹下的madqn.py走的是另一条路动作空间离散化每个智能体输出各信道选择的 Q 值取 argmax。和 MADDPG 比MADQN 训练更稳定但动作粒度粗——功率只能从预设档位里选。DDPG_method.py是单智能体 DDPG 的实现可以当作消融实验的对照。# madqn.py 中动作选择逻辑示意 import numpy as np def select_action(self, state, epsilon): if np.random.rand() epsilon: # 探索随机选信道 return np.random.randint(self.action_dim) else: # 利用选 Q 值最大的信道 with torch.no_grad(): q_values self.q_network(state) return q_values.argmax().item()逻辑说明epsilon-greedy 是 DQN 系的标准探索策略epsilon从 1.0 线性衰减到 0.05 左右。注意多智能体场景下多个智能体同时探索会放大环境非平稳性建议把衰减周期拉长或者用共享经验回放。参数说明epsilon衰减步数一般占总训练步数的 30%~50%目标网络更新频率每 100~200 步同步一次折扣因子gamma取 0.9~0.99车联网场景下建议偏大因为资源分配是长程优化。3.3 训练主循环与超参设置maddpg.py和madqn.py的主循环结构类似每个 episode 重置环境每个 step 各智能体选动作、执行、存经验、采样训练。关键超参包括num_episodes建议 500~2000、max_steps_per_episode50~200、batch_size64~256、update_freq每步更新还是每 N 步更新。训练时建议先跑 Random 基线拿到性能下界再跑 DDPG 单智能体拿到中间值最后跑 MADDPG/MADQN 看提升幅度。如果 MADDPG 还不如 DDPG大概率是 Critic 输入维度拼接错了或者奖励尺度没归一化。4. 避坑与排查跑这份代码最容易翻车的五个地方4.1 环境依赖版本不匹配导致 import 报错现象import torch成功但from Environment_marl import ...报ModuleNotFoundError或AttributeError。原因Python 版本或 PyTorch 版本与代码不兼容常见于 PyTorch 1.x 和 2.x 的 API 差异比如torch.tanh和F.tanh。解决先看使用说明.txt里有没有指定版本没有的话用 Python 3.8 PyTorch 1.10 这套组合试兼容性最好。用 conda 建独立环境别在 base 里折腾。4.2 奖励曲线震荡不收敛现象训练几百 episode 后奖励还在大幅波动V2V 违约率忽高忽低。原因多智能体环境非平稳加上学习率过大或回放池太小。解决先把 Actor 学习率降到 1e-5 试回放池加到 5e5如果还震荡检查奖励里各项量级是否差太多——V2I 速率可能是几十 Mbps而 SINR 惩罚只有个位数量级不匹配会让 Critic 学偏。常见做法是对奖励做 running normalization。4.3 显存溢出或训练速度极慢现象跑几十步就 OOM或者一个 episode 要几分钟。原因MADDPG 的 Critic 输入维度随智能体数线性增长智能体一多显存吃紧另外如果每步都做全量回放采样计算量也大。解决减小batch_size到 32或者用梯度累积把update_freq改成每 4 步更新一次如果智能体数超过 10 个考虑用参数共享所有智能体共用一套网络。4.4 换了场景参数后性能崩掉现象改了车辆数或信道数训练完全不收敛。原因状态维度和动作维度变了但网络结构没同步改或者奖励阈值没跟着调。解决改Environment_marl.py里的num_vehicles、num_channels后同步改算法文件里的state_dim、action_dimSINR 阈值也要按新场景重新设别直接沿用旧值。4.5 结果复现性差每次跑出来不一样现象同样的代码和参数两次训练结果差很多。原因随机种子没固定或者环境里的随机过程车辆位置、信道增益没设 seed。解决在训练脚本开头加torch.manual_seed(seed)、np.random.seed(seed)环境reset()里也用固定 seed 的随机数生成器。注意多智能体环境里每个智能体的探索噪声也要设 seed否则还是会有差异。5. 验证与进阶怎么确认你的策略真的学到了东西5.1 用基线对比验证策略有效性跑完训练别只看奖励曲线要做三组对比Random 基线、单智能体 DDPG、多智能体 MADDPG/MADQN。评价指标至少看两个V2I 链路总吞吐量越高越好和 V2V 链路违约率越低越好。如果 MADDPG 的吞吐量比 Random 高 20% 以上、违约率控制在 10% 以内说明策略确实学到了协调行为。# 评估脚本示意加载模型跑固定 episode def evaluate(env, agent, num_episodes50): total_throughput 0 total_violation 0 for ep in range(num_episodes): state env.reset() ep_throughput 0 ep_violation 0 for step in range(env.max_steps): action agent.select_action(state, epsilon0.0) # 关闭探索 next_state, reward, done, info env.step(action) ep_throughput info[v2i_rate] ep_violation info[v2v_violation] state next_state if done: break total_throughput ep_throughput total_violation ep_violation avg_throughput total_throughput / num_episodes avg_violation total_violation / num_episodes return avg_throughput, avg_violation逻辑说明评估时必须关掉探索噪声epsilon0.0或 Actor 不加噪声否则测的是带随机性的策略。info字典里要包含环境和算法约定的指标字段如果原代码没返回自己在step()里补上。参数说明评估 episode 数建议 50~100太少方差大评估时环境 seed 固定保证不同算法在相同测试集上比。5.2 从毕设到论文还能往哪些方向挖这份代码的扩展空间不小。一是换更复杂的信道模型比如加瑞利衰落或阴影衰落看策略鲁棒性二是把固定车辆数改成动态进出模拟真实车流三是试试 MAPPO 或 QMIX 这些更新的 MARL 算法和 MADDPG 做对比。如果要做论文消融实验是加分项——把集中 Critic 换成独立 Critic看性能掉多少就能说明 CTDE 的必要性。我自己的习惯是每次改完环境参数先跑 50 episode 的快速验证确认不报错、奖励有上升趋势再开完整训练。这样能避免跑了一晚上才发现维度对不上。另外__pycache__文件夹可以直接删不影响运行但使用说明.txt一定要先读一遍里面往往写了作者踩过的坑。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取