【源码】基于Python和强化学习算法的智能体训练系统

项目简介

本项目是基于Python和强化学习算法构建的智能体训练系统。借助深度学习与策略优化技术，致力于训练智能体在复杂环境下做出决策与行动。项目融合了多种强化学习算法，如TRPO，还运用Pommerman这类复杂环境开展训练与评估工作。

项目的主要特性和功能

1. 强化学习算法：涵盖TRPO等多种算法，适用于连续动作空间的强化学习任务。
2. 环境模拟：采用Pommerman环境进行智能体训练与评估，该环境有复杂棋盘布局以及动态的炸弹、火焰等元素。
3. 预训练与微调：支持加载预训练模型并进行微调，加快训练进程。
4. 多模型评估：可同时评估多个模型，对比不同模型在相同环境下的表现。
5. 状态抽象与特征提取：通过状态抽象和特征提取，优化智能体决策过程。
6. 渐进神经网络：引入渐进神经网络，利用横向连接和可学习参数，提升模型适应性和性能。

安装使用步骤

1. 环境准备

使用conda初始化纯净环境并安装项目依赖包： bash conda create -n myenv python=3.8 conda activate myenv pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

2. 预训练模型

可选择加载预训练模型或从头开始训练，预训练示例命令如下： bash python pretrain.py --env=PommeRadioCompetition-v2 --num_timesteps=1000 --policy_type=resnet --expert_path=dataset/hako_v0/agent0 --save_path=models/hako_v0

3. 模型训练

使用以下命令进行模型训练： bash python run.py --env=PommeRadioCompetition-v2 --policy_type=pgn --model_type=ppo --num_timesteps=1e7 --log_path=./logs/ --save_path=./models/test/ --save_interval=1e2

4. 模型演示与评估

训练完成后，可使用以下命令进行模型演示或评估： ```bash python play.py --env=PommeRadioCompetition-v2 --model_type=ppo --using_prune --model0_path=./models/hako_v0_e29.zip

python evaluate.py --env=PommeRadioCompetition-v2 --using_prune --model0=hako_v0_e29.zip+prune --model1=hit18Agent+prune --model2=hako_v0_e29.zip+prune --model3=hit18Agent+prune --model0_path=models/hako_v0_e29.zip --model2_path=models/hako_v0_e29.zip ```

通过上述步骤，可顺利安装、训练和评估本项目中的智能体模型。

下载地址

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