【源码】基于Python框架的多智能体强化学习项目

项目简介

本项目基于Python框架，借助强化学习算法（如DDPG、TD3等），训练多个智能体在多智能体环境中协同完成特定任务。项目涵盖多智能体环境构建、智能体策略定义、经验回放缓冲区及环境封装等关键组件，为多智能体系统的研究与开发提供基础框架和工具。

项目的主要特性和功能

1. 多智能体环境构建：基于Mujoco物理引擎，支持“HalfCheetah-v2”“Ant-v2”等多种任务。
2. 智能体策略定义：定义DDPG和TD3两种智能体策略，用于处理与环境交互的动作选择。
3. 经验回放缓冲区：存储和加载智能体与环境交互的经验数据，为机器学习模型训练提供数据。
4. 环境封装：提供向量环境（VecEnv）封装，支持多智能体环境并行运行，提升训练效率。
5. 策略提取与聚类：使用CVAE对数据集编码，通过DBSCAN对隐藏变量聚类，提取离散合作策略，助于智能体利用混杂数据集训练正确合作策略。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.6及以上版本，并安装numpy、torch、gym等必要库。

安装项目依赖

使用以下命令安装项目依赖： bash pip install -e envs/multiagent-particle-envs pip install seaborn pip install baselines pip install gym==0.9.4

下载数据集

根据项目需求，通过百度网盘等途径下载并配置所需的数据集。

训练模型

使用以下命令训练模型： bash python main.py --env_id <ENVIRONMENT_NAME> --data_type <DATA_TYPE> --seed <SEED> --omar 1 其中，<ENVIRONMENT_NAME>可选simple_spread、tag、world或HalfCheetah-v2，<DATA_TYPE>可选random、medium-replay、medium或expert。

运行和测试

使用训练好的模型在环境中运行和测试，观察智能体的表现和行为。

注意事项

• 项目中的multiagent和mujoco部分依赖特定库和设置，可能需额外安装和配置。
• 训练时需加上data_0（随机样本）作为负样本。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】