针对你提出的问题“rllib multiagentenv not found, using generic object class”,我可以从以下几个方面进行回答: 确认rllib multiagentenv的准确名称和用途: 在RLlib中,MultiAgentEnv是一个用于多智能体强化学习的环境基类。它允许你定义包含多个智能体的环境,每个智能体可以独立行动并接收不同的观测和奖励。 检查...
make_multi_agent:将gym.Env 转换为MultiAgentEnv 用于将任何单代理环境转换为 MA 的便捷包装器。 允许您将简单(单代理)gym.Env类转换为MultiAgentEnv类。该函数只是将给定`gym.Env`类的 n 个实例堆叠到一个统一的MultiAgentEnv类中并返回该类,从而假装代理在同一环境中一起行动,而在幕后,它们在 n 个并行的...
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads. - [RLlib] Fix `MultiAgentEnvRunner` env check bug. (#50891) · ray-project/ray@f4ab343
# Example: using a multi-agent env > env = MultiAgentTrafficEnv(num_cars=20, num_traffic_lights=5) # Observations 是一个字典,从agent名字到其obs的映射,不是所有的agent每一步都会返回obs > print(env.reset()) { "car_1": [[...]], "car_2": [[...]], "traffic_light_1": [[.....
What is your question? My goal is to learn a single policy that is deployed to multiple agents (i.e. all agents learn the same policy, but are able to communicate with each other through a shared neural network). RLlib's multi-agent inte...
strategy 示例：离线数据集配置 示例：input, input_config, actions_in_input_normalized, input_evaluation, postprocess_inputs, shuffle_buffer_size 示例：output 示例：output_compress_columns, output_max_file_size 示例：多智能体环境配置 示例：multiagent 示例：日志记录器配置 logger_config ...
Namespace/Package: rayrllibenvbase_envClass/Type: BaseEnvMethod/Function: to_base_env导入包: rayrllibenvbase_env每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。示例1def __init__(self, env, policies, policy_mapping_fn, preprocessors, obs_filters, clip_rewards, unroll_length...
在较高的层次上,RLlib提供了一个 Trainer 类,它保存着与环境交互的策略。通过trainer的接口,可以对策略进行训练、设置断点或计算一个动作。在多智能体训练(multi-agent training)中,trainer同时管理多个策略的查询(根据输入计算输出)和优化(训练策略网络)。
如果使用参数'single-agent = True'实例化,则其行为类似于来自的常规 。 负责使用 API检索信息并在交通信号灯上。 该存储库的目标: 提供一个简单的界面,以与使用SUMO的交通信号控制强化学习一起使用 支持Multiagent RL 与gym.Env和流行的RL库(例如和 易于定制:状态和奖励定义易于修改 安装 安装最新版本的SUMO: ...
# Example: using a multi-agent env> env = MultiAgentTrafficEnv(num_cars=20, num_traffic_lights=5)# Observations are a dict mapping agent names to their obs. Not all# agents need to be present in the dict in each time step.> print(env.reset()) { "car_1": [[...]], "car_2...