墨子 × MADDPG - 项目

实验的条件与比较对象

客户委托的是研究生层次的仿真研究实现，工作需要同时组织算法、环境条件和比较方法。环境波动与训练预算都会影响结果。我从这些条件出发安排研究工程，让代码实现、实验设置和分析入口能够相互说明，便于后续回看与讨论。

Version 1 保留本地基础与扩展方案的训练、比较和分析；Version 2 探索更复杂的多智能体环境；Version 3 以基础版本为起点增加墨子适配层。本地验证、复杂性探索和平台接入分别解决不同问题。版本号表示工程路径，不直接表示效果持续提升。

训练协调、配置、方案比较、分析与保存入口把研究工作组织成一组相互关联的步骤。这样的结构有助于检查某个结果采用了什么条件，以及比较对象是否一致。现存材料支持展示实验工程结构；历史曲线、日志和权重尚未找回，案例使用流程图说明实现，不重画不存在的实验结果。

墨子接入版本保留适配器、环境说明、训练器和模型加载脚本。外部 SDK、服务与运行环境分别承担平台运行条件，适配层负责与研究框架交接。这里的工程价值是将依赖与接口明确化；平台运行效果和验收需要对应的联调记录。

三个版本共保留 67 份 Python 源文件，其中 25 份位于测试目录。静态语法检查支持说明实现材料的完整性，却不能代替训练、单元测试和平台联调。案例将研究结构与效果评价分开：前者由代码解释，后者仍需要原始实验记录和一致的比较条件。

我承接客户委托，将仿真研究要求组织为本地实验、方案比较、复杂环境探索和平台适配，并完成项目交付。历史说明保留部分探索效果不明显和训练预算不足的限制，这些判断也属于研究过程。我的贡献落在工程实现与交付；客户论文写作和具体性能结论分别保留各自依据。