MADDPG—建立自己的游戏环境(一)

MADDPG安装

上一篇我们已经成功安装了MPE环境,可以查看我的上一篇 MPE环境安装-强化学习的小demo
MADDPG的实验环境是MPE,因此,上边这一步是必须的。接下来,就可以安装MADDPG了。
先附上官方论文和项目地址
论文:Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments.
官方项目地址:Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)

准备工作

这一切都可以在你已经创建好的MPE的conda虚拟环境中安装。(conda管理环境真的很方便)

  • MPE安装
  • TensorFlow==1.14,可以使用镜像源快速安装:pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple

准备安装

下载MADDPG,和MPE环境安装-强化学习的小demo的安装方法一样。在这里,我选择使用命令行下载安装。

cd 到之前创建的MPE文件夹,
~/MPE$    git clone https://ghproxy.com/https://github.com/openai/maddpg

下载结束之后,cd maddpg/进入刚才下载好的文件夹,pip install -e .就完成安装啦。

测试环境

和MPE环境安装-强化学习的小demo一样,我在这里依旧选择使用pycharm来进行编辑。
运行maddpg--experiment---train.py文件,如下图:
MADDPG—建立自己的游戏环境(一)_第1张图片运行成功就是下边这样啦!已经开始训练啦!
MADDPG—建立自己的游戏环境(一)_第2张图片

如果你想看一下运行的MPE小球的动画,可以更改parser.add_argument("--display", action="store_true", default=False)参数的default=Falsedefault=True
你就可以看到这样的画面了!
MADDPG—建立自己的游戏环境(一)_第3张图片

安装小Tips

  • 确保你的MPE环境和MADDPG在同一个project下,因为MADDPG使用的实验环境就是MPE
  • 确保你的gym,tensorflow版本都是正确的
  • 如果还不成功,上网问一问,大家肯定有人和你遇到同样的问题并且想方设法解决了!

怎么样,你的智能体小球也动起来了吗!!!

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