2021.11.23
完成了MADDPG的理论模型创建，针对actor-critic的创建有了清晰的了解。否定了之前的设计问题，之间设计的reward并不能让agent往整体更好的方向靠拢，忽略了整体的奖励。
确定了critic与actor的输入与输出，感觉critic的输入过于复杂，可能会出现不收敛的情况。想在考虑到整体的情况下减少critic的输入。
2021.11.25
阅读完MADDPG的环境和算法的代码，了解到大致的算法流程，对比自己的需求，最大的难点在于环境的创建。OpenAI采取的是动态小球的环境，还可以根据自己的要求改变。自己设计代码有如下问题：
问题一：如何根据需要创建对应的agent，并且确保每一个agent对应一个微服务
问题二：对于actor与critic的设计是否可以更清晰简洁
问题三：如何设计MADDPG的reward部分，完成reward的计算
问题四：如何设计环境，让环境与actor产生交互，时间步的设计也是问题
问题五：为什么这么多问题
2021.12.6
距离上次更新都过去10天了。。。搞了一周的开题，终于可以继续强化学习了。
写完了environment函数，environment函数是与环境的交互，修改起来还是比较方便，毕竟对于资源管理来说，状态的获取就是读文件，动作的执行就是采集信息的代码稍加改动。
init函数读取初始状态，将service做了几个对应的字典映射，reset函数重置环境，执行最大化配置就可完成，step函数先执行动作，后返回状态，计算reward，set_action函数执行动作。其他小函数都是简单的信息获取。
下一步要进行model创建了吧，看了一下model创建的代码，毫无头绪。。。
2021.12.7
完成了actor与critic网络的创建，对于actor网络，输入是agent自己的状态，经过两个含有20个参数的全连接层，最后经过tanh函数输出。critic网络输入所有agent的动作与状态（与原文略有改动），经过4*1，步长为3的卷积核处理，得到12*3的数组，再经过两个20的全连接层，最后输出预测的Q值。
感觉critic的设计在自己改写之后与原来相差很大，争取先跑起来试试吧，不收敛再按照原版修改。
2021.12.23
忘了更新进度，已经完成了训练部分的创建，并且采集到1w+的信息，开始跑代码。但是现在的准确率不理想，所以将模型以及训练过程向FIRM靠拢，毕竟FIRM也是基于DDPG实现的，有共同之处。训练速度较慢是个大问题，训练期间需要长时间的等待。
刚写完代码的时候，拿一条数据训练，发现输出一直不变，然后就调了２天，还以为是共享参数不更新，但是始终没想到一条数据怎么能完成训练。浪费了两天的时间。但是却因此终于明白了AC的网络结构。A的前一部分跟C的前一部分都是相同的全连接层，所以可以共享参数，所以Actor可以通过Q函数进行更新。
修改了很多细节，等训练结果理想之后再做个总结吧。