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PyMARL：Python多智能体强化学习框架

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简介：
PyMARL是一款专为研究设计的Python库，旨在简化和加速多智能体系统的强化学习实验。它提供了丰富的算法实现、灵活的环境接口以及强大的工具包，以支持研究人员轻松探索复杂的协作与竞争场景。 请确保您在实验中使用的《星际争霸II》版本是正确的。 不同版本的性能可能不具有可比性。 SMAC 中的结果使用的是 SC2.4.6.2.69232 版本，而非 SC2.4.10。PyMARL 是一个用于深度多智能体强化学习的框架，包括多种算法的实现，并且是用 PyTorch 编写的，使用的环境为《星际争霸II》和 SMAC。 安装说明： 使用以下命令构建 Dockerfile： cd docker bash build.sh 设置《星际争霸II》和SMAC: bash install_sc2.sh

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  • PyMARL：Python多智能体强化学习框架
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    PyMARL是一款专为研究设计的Python库，旨在简化和加速多智能体系统的强化学习实验。它提供了丰富的算法实现、灵活的环境接口以及强大的工具包，以支持研究人员轻松探索复杂的协作与竞争场景。 请确保您在实验中使用的《星际争霸II》版本是正确的。 不同版本的性能可能不具有可比性。 SMAC 中的结果使用的是 SC2.4.6.2.69232 版本，而非 SC2.4.10。PyMARL 是一个用于深度多智能体强化学习的框架，包括多种算法的实现，并且是用 PyTorch 编写的，使用的环境为《星际争霸II》和 SMAC。 安装说明： 使用以下命令构建 Dockerfile： cd docker bash build.sh 设置《星际争霸II》和SMAC: bash install_sc2.sh
     
  • PyMARL：基于WhiRL的深度多智能体强化学习框架
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    PyMARL是一款采用WhiRL架构设计的深度多智能体强化学习平台，旨在促进复杂环境下的协同策略研究与开发。 本代码已更新至 https://gitee.com/gingkg/QPLEX/tree/master/pymarl-master 分支。使用此代码需安装 StarCraft II 和 SMAC，具体安装方法请参考相关文档。 该代码已在 Windows 10 系统和 PyTorch 1.x 版本的环境下通过了所有算法与游戏测试，并修复了原代码在 Windows 下无法运行的问题。此外，在原有基础上添加了一些默认算法和游戏选项。 QPLEX 使用 Duplex Dueling Multi-Agent Q-Learning 技术，基于开源项目进行改进并进行了详细的说明。
     
  • 基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip
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    本项目为一个基于Gym框架设计开发的多智能体追逃博弈环境，旨在研究和实现强化学习算法在复杂动态场景下的应用。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合用作计算机、数学或电子信息专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目，并可供学习参考。作为参考资料，若需实现其他功能，则需要能够理解代码并热衷于钻研和自行调试。此资源名为“gym 框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip”。
     
  • 基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip
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    本项目为一个基于OpenAI Gym框架构建的多智能体追逃博弈模拟环境，用于研究与开发强化学习算法在复杂交互场景中的应用。 资源简介：该资源是一个基于Python语言和gym框架开发的多智能体追逃博弈强化学习平台。它适用于进行毕业设计、期末大作业、课程设计等学术或项目实践的开发者。通过模拟追逃博弈场景，训练智能体在复杂的动态环境中做出决策并不断学习改进策略。 此平台的核心在于利用Python语言和gym框架构建一个研究环境，旨在让多智能体能够在复杂且变化莫测的情况下进行互动与学习。gym是由OpenAI提供的工具包，用于开发及比较强化学习算法，并提供了一系列标准化的实验环境以供研究人员专注于核心算法的研究而非基础架构。 在该平台中，主要应用场景为模拟多个智能体之间的追逃博弈过程。此场景下，一个或几个角色（即捕获者）试图捕捉到其他角色（逃跑者）。在此过程中，每个参与者都需要通过观察周围环境、理解对手行为模式并采取相应策略来达到目标。这种博弈模型在机器人控制、自动化交通管理及网络安全等众多领域中都有广泛应用。 鉴于该平台主要用于教学与科研目的，其特别注重于教育功能的实现；即通过提供详细的代码注释以帮助初学者更好地理解和掌握强化学习的基本原理和编程技巧。此外，此平台因其设计质量和实用性获得了开发者本人及其导师的高度认可，并被评为高分项目。 综上所述，这个多智能体追逃博弈强化学习平台为研究者及学生群体提供了一个高效的研究工具，用于模拟并分析动态环境中决策过程的形成机制；它不仅有助于深化对相关理论和算法的理解，还能够支持创新想法在实际中的应用与验证。对于从事机器学习及相关领域工作的人员而言，这无疑是一份宝贵的资源。
     
  • 基于Python和gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台
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    本项目开发了一个基于Python与gym环境的多智能体追逃博弈平台，旨在研究并实现多种强化学习算法在复杂交互场景中的应用效果。 【作品名称】：基于 Python+gym 框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目基于 Python+gym 框架，构建了一个用于多智能体追逃博弈的强化学习平台。该平台旨在帮助用户理解并实践相关技术领域知识，并且可以应用于多种学术和实际场景中。
     
  • 基于Gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台Python代码
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    本项目为一个多智能体追逃博弈场景下的强化学习平台，使用Python编写，并基于Gym框架构建。通过该平台，用户可研究和测试多种协作与竞争策略。 这段文字描述的是一个基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台的Python源码项目。该项目包含详细的代码注释，适合初学者理解与使用，并且是一个高分项目（评分98分），得到了导师的高度认可。它适用于毕业设计、期末大作业和课程设计等学术任务，下载后只需简单部署就能开始使用。
     
  • 基于Simulink的多智能体强化学习模型
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    本研究利用Simulink平台开发了一种新颖的多智能体系统强化学习框架，旨在优化复杂环境下的协作与决策过程。通过模拟仿真验证了该模型在提高学习效率和适应性方面的优越性能。 本段落深入探讨“多智能体强化学习Simulink模型”的概念、结构及其应用。多智能体强化学习（MARL）是机器学习领域的一个重要分支，涉及多个自主决策的智能体在共享环境中互动并进行学习的过程。Simulink 是 MATLAB 环境中的图形化建模工具，用于系统仿真、控制设计和实时原型验证。 标题“多智能体强化学习Simulink模型”表明我们讨论的是一个使用 Simulink 构建的模型，该模型旨在模拟研究多个智能体之间的协同强化学习过程。Simulink 模型的优势在于能够直观展示系统的动态特性，并便于理解和调试复杂的交互行为。描述中提到，这是一个可以直接运行的示例模型，无需额外配置。这意味着用户只需理解该模型构成并替换环境参数为特定场景即可适应各种多智能体问题。“无缝热插拔”能力对于快速验证和测试不同的强化学习策略至关重要。 在多智能体强化学习中，每个智能体通过与环境及其他智能体的交互来学习最大化长期奖励的方法。关键概念包括： 1. **策略**：每个智能体都有一套行为规则即策略，可以是确定性的或随机的，并且会不断优化。 2. **环境模型**：描述了智能体如何影响环境状态和获得奖励的状态转移过程。 3. **协作与竞争**：多智能体系统中可能存在合作以达成共同目标的情况，也可能存在相互竞争的关系，这增加了学习复杂性。 4. **通信机制**：通过观察其他智能体的行为或直接的通信通道进行信息交换。 5. **学习算法**：如Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 和 Proximal Policy Optimization (PPO)，适用于多智能体系统但需针对其特性调整。 Simulink模型中可能包含以下组件： - **智能体模块**：每个智能体的决策单元，包括状态计算、动作选择和策略更新。 - **环境模块**：模拟环境动态，并响应智能体的动作提供反馈。 - **交互模块**：处理智能体之间的互动与通信。 - **奖励模块**：根据行为及环境状态计算奖励值。 - **学习模块**：实现强化学习算法，例如神经网络训练部分。 使用Simulink工具可以方便地调整模型参数并观察不同设置对性能的影响。这有助于深入理解多智能体强化学习的原理和实践。“多智能体强化学习Simulink模型”提供了一个强大的平台用于研究实验中协同行为的学习过程。掌握此类模型可以使研究人员与工程师更好地设计优化复杂环境中的集体行为方案，在自动驾驶、机器人协作及游戏AI等领域具有广泛的应用前景。
     
  • PredatorPrey: 用于Unity中多主体强化学习(MARL)的框架
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    PredatorPrey是一款专为Unity设计的多智能体强化学习框架，旨在促进复杂环境下的MARL研究与应用开发。 当前可用的多主体强化学习（MARL）模型包括QMIX和COMA。使用Unity进行多主体强化学习提供了一个基于Unity的框架，并通过ML-Agent实现。此框架旨在帮助需要在Unity中创建MARL环境的人们。 为了安装必要的软件包，请输入以下命令，它会自动完成安装： ``` pip install -r requirements.txt ``` 所需规范包括Python 3.6和Unity 3D版本2020.2.2f1。此外还需要Unity ML-Agent版本为ml-agents-release_12。 对于PredatorPrey环境，请运行main.py文件，并在Unity中使用路径打开项目，该项目位于Unity_PredatorPrey目录下。PredatorPrey游戏的可执行文件可以在envs/PredatorPr找到。
     
  • MARL-Papers: 多智能体强化学习(MARL)文献汇总
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    简介：MARL-Papers是多智能体强化学习领域的综合性资源库，汇集了相关研究论文与最新进展，为学术界和工业界的研究人员提供宝贵的参考资料。 多主体强化学习（MARL）论文集 多智能体强化学习是一个非常有趣的研究领域，它与单智能体RL、多智能体系统、博弈论、进化计算和优化理论有很强的联系。这是关于多智能体强化学习（MARL）研究和评论论文的一个集合，按时间排序。 欢迎任何建议和请求。这些参考文献的共享原则仅用于研究目的。如果有作者不希望在此处列出其论文，请随时与编者联系。 概述、教程及书籍 - Jakob N Foerster撰写的博士论文，《》，2018年。 - HM Schwartz著，2014年。 - Daan Bloembergen, Daniel Hennes, Michael Kaisers和Peter Vrancx撰写的文章，《》（ECML），2013年。 - Shoham Y与K. Leyton-Brown合著的《》，剑桥大学出版社，2008年。
     
  • Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Environment_多智能体强化学习环境_
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    简介：本项目为一个多智能体强化学习环境，旨在提供一个平台用于研究和开发复杂的多代理系统。通过模拟各种交互场景，促进算法创新与优化。 多智能体强化学习环境用于开发强化学习算法。