ma-gym

ma-gym

基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

ma-gym多智能体环境OpenAI gym强化学习Python包Github开源项目

ma-gym

这是一个基于OpenAI gym的多智能体环境集合。此外,您可以使用minimal-marl来快速启动智能体的训练。

Python包 上传Python包 Python版本 下载量 Wiki文档 使用ma-gym的论文 在Colab中打开

安装

  • 设置(重要):
    pip install 'pip<24.1' pip install 'setuptools<=66' pip install 'wheel<=0.38.4'
  • 安装包:
    • 使用PyPI:

      pip install ma-gym
    • 直接从源代码安装(推荐):

      git clone https://github.com/koulanurag/ma-gym.git cd ma-gym pip install -e .

引用:

如果您想引用本项目,请使用以下bibtex:

@misc{magym,
      author = {Koul, Anurag},
      title = {ma-gym: Collection of multi-agent environments based on OpenAI gym.},
      year = {2019},
      publisher = {GitHub},
      journal = {GitHub repository},
      howpublished = {\url{https://github.com/koulanurag/ma-gym}},
    }

使用方法:

import gym env = gym.make('ma_gym:Switch2-v0') done_n = [False for _ in range(env.n_agents)] ep_reward = 0 obs_n = env.reset() while not all(done_n): env.render() obs_n, reward_n, done_n, info = env.step(env.action_space.sample()) ep_reward += sum(reward_n) env.close()

完整的使用详情请参考Wiki

环境:

  • 跳棋
  • 战斗
  • 捕食者-猎物
  • 双人乒乓 (双人乒乓游戏)
  • 开关
  • 伐木工人
  • 交通路口
注意:可以通过前缀"ma_"以多智能体形式访问openai的环境。例如:ma_CartPole-v0
这将返回一个包含单个智能体的CartPole-v0实例,置于"多智能体包装器"中。
这些环境在调试时很有帮助。

更多详情请参考Wiki

展示!

跳棋-v0战斗-v0伐木工人-v0
Checkers-v0.gifCombat-v0.gifLumberjacks-v0.gif
双人乒乓-v0捕食者-猎物5x5-v0捕食者-猎物7x7-v0
PongDuel-v0.gifPredatorPrey5x5-v0.gifPredatorPrey7x7-v0.gif
开关2-v0开关4-v0交通路口4-v0
Switch2-v0.gifSwitch4-v0.gifTrafficJunction4-v0.gif
交通路口10-v0
TrafficJunction10-v0.gif

测试:

  • 安装:pip install -e ".[test]"
  • 运行:pytest

致谢:

  • 这个项目最初是为了配合我在SAS的研究实习而开发的(2019年夏季)。

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