学习日志-2021.10.18
学习日志-2021.10.18
硕士论文复现--选择学习对象
论文内容是在 200×200 的边界循环网络下，实际情况下会占用大量的计算资源，导致计算时间较长，在复现时为减少时间消耗，改为 100×100 的边界循环网络。
复现目标
使用Q-Learning算法，探究学习对象的选择对网络演化的影响
目前实现的效果
蓝色的点代表合作者分布，白色的点代表背叛者分布
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初始条件
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经过100轮演化
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经过200轮演化
结论
- 使用Q-Learning算法选取学习对象，会让合作者集群保持下来，背叛者难入侵到合作者之中（合作者即使遭到了背叛者的剥削，仍然可以紧密的联系在一起），然后慢慢地扩大合作者集群。而使用随机选择对象学习的方法，合作者会迅速分散,最后以一定的比例共存。
遇到的问题
- 这里Q表更新时，公式里面的 \(\max Q(s_{t+1},a)\) 采取的应当是取邻居收益的最大值来更新，而不是取Q表中最大的 \(a\) 单元来更新，前一段时间以为是拿Q表来更新，导致合作者集群的扩展速度非常快。
- 由于在写代码时的疏忽，没有正确地将动作传递下去，导致合作者集群会有意识地往下扩展，与理论相违背。
体会
- 深刻体会到多智能体的计算量：开始时尝试 200×200 的网络，程序界面出不来，以为死机了，过了十几秒才出来，每一个时间步的运算都需要很久的时间
