第一个环境是 OpenAI 开源的 Multi-agent Particle World(MPE)任务(源代码指路:https://github.com/openai/multiagent-particle-envs)[1],轻量级的环境和抽象多样的任务设定使之成为快速验证 MARL 算法的首选测试平台。在 MPE 中有 3 个协作任务,分别是 Spread,Comm 和 Reference,如图 1 所示。 图1:MPE 环境...
一、环境提供 MADDPG: github.com/starry-sky66 (pytorch版本) MPE环境:github.com/openai/multi 论文:《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》arxiv.org/abs/1706.0227 二、多智能体粒子环境配置过程(multiagent-particle-envs) 首先下载MPE环境,然后解压放到建立的虚拟环境中。(...
这里一定要deepcopy,MPE环境会把a_n乘5---obs_next_n,r_n,done_n,_=self.env.step(copy.deepcopy(a_n))# Store the transition self.replay_buffer.store_transition(obs_n,a_n,r_n,obs_next_n,done_n)obs_n=obs_next_n self.total_steps+=1# Decay noise_stdifself.args.use_noise_decay:s...
1.1.1 Multi-agent Particle World(MPE) 第一个环境是 OpenAI 开源的 Multi-agent Particle World(MPE)任务(源代码指路:https:///openai/multiagent-particle-envs)[1],轻量级的环境和抽象多样的任务设定使之成为快速验证 MARL 算法的首选测试平台。在 MPE 中有 3...
maddpg主要在MPE下的三个环境中进行了实验,环境不是依赖了pettingzoo中的mpe包,而是将maddpg论文中的缩减版环境代码复制过来了。除此之外,由于有些时候需要智能体与环境交互而快速得到数据,我们希望开启多进程,由此我们需要openai开发的强化学习的[baseline](github.com/openai/basel)关于多进程调用的基类。 代码部署 超...
基准测试需包含标准Mpe环境及自定义复杂地形场景,对比不同通信拓扑下的策略表现 实现梯度流分析工具,可实时监测策略网络参数更新方向。当检测到梯度爆炸时自动触发参数裁剪,并生成权重分布热力图辅助调参决策 典型应用场景适配 在智能仓储场景中,需重新定义观测空间包含货架位置、订单优先级等信息。动作空间应包含移动速度、...
Simple and efficient implementation of DQN DDPG TD3 SAC PPO MADDPG MAAC MAPPO HAPPO MAT MORL - FreeRL/MADDPG_file/MADDPG_simple_with_tricks.py at main · wild-firefox/FreeRL
anaconda查看环境,在Anaconda Prompt中输入:conda info --envs 第二步,下载MADDPG和MPE 1.解压缩maddpg-master.zip和 探秘多智能体强化学习-MADDPG算法原理及简单实现 。 本文的github地址为: https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master/RL/Basic-MADDPG-Demo 实验环境安装 下载https://github...
并在multiagent-particle-envs环境上做实验并和其他实验做了对比,具体结果可见论文。本文旨在参考pytorch-maddpg在MADRL的实现,在openAIde环境MPE中实现算法,这是为了更好的理解算法并知晓其效果。算法和pytorch-maddpg的介绍和参见笔记。 yexme/maddpg-mpegithub.com/yexme/maddpg-mpe...
我是在win10下,tensorflow 1.13(1.14也可以), python 3.6.8环境进行的。最关键的就是把MPE环境的multiagent文件夹拷贝到MADDPG工程目录下,也要保证gym是安装成功的。调参的话直接调整train.py中的parse_args()函数即可。 跑通之后,如果要切换环境的话需要把要把/tmp/policy文件夹删掉重新开始,否则会出现checkpoint...