多智能体强化学习-Gymnasium-01介绍及安装

多智能体强化学习-各种python库-优快云博客

介绍

Gymnasium 是 OpenAI 的 Gym 库的维护分支。

Gymnasium 接口简单、pythonic,能够表示一般的 RL 问题,

并且具有适用于旧 Gym 环境的兼容性包装器。

官方网站:

Gymnasium Documentation

安装

建立新的环境:GYAM

新环境python版本要3.9及以上

pip install gymnasium

pip install "gymnasium[box2d]"

安装时可能会遇到报错的解决办法:

1.pip install --upgrade pip setuptools wheel

2.安装 Microsoft Visual C++ Build Tools

### 多智能体系统中的强化学习环境设置 在多智能体系统中,为了有效实施强化学习算法,构建合适的仿真环境至关重要。这类环境不仅应能模拟真实世界的复杂性和动态变化,还需支持多个代理之间的交互作用。通常情况下,设计一个多智能体强化学习(MARL)环境涉及到定义状态空间、动作空间以及奖励机制等多个方面[^1]。 对于状态空间而言,其描述了环境中所有可能的状态组合;而动作空间则规定了各智能体可执行的操作集合。至于奖励函数的设计,则需考虑个体目标与集体协作间的平衡,在某些特定的任务里,比如智能工厂内的在线调度工作,合理的奖励设定能够促进不同机器设备间高效协调运作,从而提高整体生产效率[^2]。 此外,值得注意的是,在创建此类环境时还应该考虑到安全性和稳定性因素。尤其是在那些直接关系到人身健康或财产安全的应用场景下——例如自动驾驶汽车控制系统——确保所开发出来的模型能够在实际部署过程中保持稳定可靠显得尤为重要[^3]。 ```python import gymnasium as gym from pettingzoo.mpe import simple_spread_v2 env = simple_spread_v2.env(N=3, local_ratio=0.5, max_cycles=25, continuous_actions=False) obs_dict = env.reset() for agent in env.agent_iter(): observation, reward, termination, truncation, info = env.last() action = None if termination or truncation else policy(observation['observation']) # User-defined function that uses observations to produce actions env.step(action) env.close() ``` 上述代码展示了基于PettingZoo库建立的一个简单分布式任务环境的例子。在这个例子中,通过调整参数可以改变参与者的数量和其他特性来适应不同的研究需求。
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