playground

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基于炸弹人的多智能体AI研究平台

Playground是基于炸弹人游戏的AI研究平台,为多智能体学习提供标准化环境。平台设有自由对战、团队对战和团队通讯对战三种模式,用于测试AI代理的规划、战术和合作能力。研究人员可通过Docker提交训练的代理参与全球比赛,促进多智能体和通信研究发展。项目得到多位AI专家支持,并鼓励社区贡献。

PommermanAI研究多智能体学习游戏环境机器学习Github开源项目

游乐场

第一次来?查看我们的网站了解更多信息, 加入我们的Discord社区, 或阅读文档开始使用。

游乐场提供了Pommerman,这是一个为AI研究而创建的炸弹人克隆版。来自世界各地的人们提交他们训练好的智能体参与比赛。我们在服务器上定期举行比赛,并公布结果和回放。

你可以让你的智能体参与以下三种变体的比赛:

  • FFA:自由混战,四个智能体入场,一个存活。这种模式考验规划、策略和智谋。棋盘是完全可观察的。
  • 团队(NIPS '18 比赛环境):2对2,两支智能体团队入场,一支获胜。这种模式考验规划、策略和合作。棋盘是部分可观察的。
  • 团队无线电:类似于团队模式的2对2游戏。不同之处在于每个智能体都有一个无线电,可以在每一步从一个包含8个词的字典中传达2个词。

为什么我应该参与?

  • 你是一名机器学习研究员,同样意识到这个子领域缺乏易于使用的基准。帮助我们纠正这一点,并证明你的算法比其他算法更优秀。
  • 你想为多智能体或通信研究做出贡献。这首先是一个研究平台,我们在这里所做的一切最终都会得到发表,并得到我们的大力(或主要)支持。
  • 你非常喜欢(过)炸弹人游戏,并对AI着迷。这是一个学习如何构建智能体的绝佳机会。
  • 你想获得赢得AI竞赛的荣耀。我们将广泛宣传比赛结果。
  • 你认为AI很蠢,可以创建一个确定性系统击败任何学习型智能体。

我如何训练智能体?

这个领域的大多数开源研究工具都是为单个智能体设计的。我们将开发资源,以标准化多智能体学习。同时,我们在train_with_tensorforce.py中提供了一个示例训练脚本。它展示了如何封装Pommerman环境,使其可以使用TensorForce等流行库进行训练。

我如何提交我已经训练好的智能体?

提交智能体的设置很快就会上线。这涉及制作一个运行你的智能体的Docker容器。然后我们通过Github部署密钥读取和上传你的docker文件。你保留智能体的所有权和许可权。我们只会查看你的代码以确保它安全可运行,不执行任何恶意操作,也不作弊。我们只是要在我们的服务器上运行你的智能体参加比赛。我们有一个已经可以运行的示例智能体,更多说明在games/a/docker目录中。

谁在运营这个项目?

Cinjon ResnickDenny BritzDavid HaJakob FoersterWes Eldridge是这个项目背后的人。我们得到了许多其他人的慷慨支持,包括Kyunghyun ChoJoan BrunaJulian TogeliusJason Weston。你可以在Discord上找到我们。

Pommerman非常感谢Jane Street Capital、NVidia、Facebook AI Research和Google Cloud提供的慷慨援助。

我如何提供帮助?

要了解你可以如何参与项目,请查看我们的贡献指南并查看我们当前的问题

贡献

我们欢迎通过拉取请求进行贡献。详情请参阅CONTRIBUTING

行为准则

我们努力创建一个开放的社区。请阅读我们的行为准则

引用

如果你在研究中使用Pommerman环境,请使用docs目录中的bibtex文件引用我们。

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