28、多智能体强化学习中的混合合作竞争游戏实践

多智能体强化学习中的混合合作竞争游戏实践

在多智能体强化学习领域，游戏场景是测试和验证算法的重要途径。不同类型的游戏具有不同的特性，如合作型、竞争型以及混合合作竞争型。下面我们将详细探讨如何利用一个基于Gridworld的开源游戏来实现混合合作竞争场景的多智能体强化学习。

1. 游戏类型概述

• 纯合作游戏 ：以Ising模型为例，所有智能体具有相同的目标，当它们共同朝着同一方向行动时，奖励达到最大化，这是一种纯合作的多人游戏。
• 纯竞争游戏 ：像国际象棋，一方获胜则另一方失败，是零和游戏，属于纯竞争类型。
• 混合合作竞争游戏 ：如篮球、足球等团队游戏，同一团队的智能体需要合作以最大化奖励，但团队之间是竞争关系，一方团队获胜则另一方失败。

2. 环境搭建

我们使用基于Gridworld的开源游戏，专门用于测试多智能体强化学习算法在合作、竞争或混合合作竞争场景中的性能。在这个场景中，设置了两个团队的Gridworld智能体，它们可以在网格中移动并攻击对方团队的智能体。每个智能体初始有1点生命值（HP），受到攻击后HP逐渐减少，降至0时死亡并从网格中移除，攻击并杀死对方团队智能体可获得奖励。

以下是搭建环境的具体步骤和代码：

import magent 
import math
from scipy.spatial.distance import cityblock