JaxMARL 项目使用教程

JaxMARL 项目使用教程

JaxMARL Multi-Agent Reinforcement Learning with JAX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/JaxMARL

1. 项目目录结构及介绍

JaxMARL 是一个基于 JAX 的多智能体强化学习（MARL）的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

JaxMARL/
├── .github/                # GitHub 工作流和其他 GitHub 相关配置
├── baselines/              # 包含各种基线算法的实现
├── docs/                   # 项目文档
├── jaxmarl/                # 核心代码，包括环境和算法
├── site/                   # 网站静态文件
├── tests/                  # 测试代码
├── .dockerignore           # Docker 忽略文件
├── .gitignore              # Git 忽略文件
├── CHANGELOG.md            # 更新日志
├── CONTRIBUTING.md         # 贡献指南
├── Dockerfile              # Docker 容器文件
├── LICENSE                 # 许可证文件
├── MANIFEST.in             # 打包时包含的文件列表
├── Makefile                # Makefile 文件，用于构建和运行 Docker 容器
├── README.md               # 项目说明文件
├── mkdocs.yml              # MkDocs 配置文件
└── pyproject.toml          # Python 项目配置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 jaxmarl 目录下的 main.py 文件，这是运行实验和训练智能体的入口点。以下是一个基本的启动文件示例：

import jax
from jaxmarl import make

# 创建随机数生成器
key = jax.random.PRNGKey(0)
key_reset, key_act, key_step = jax.random.split(key, 3)

# 初始化环境
env = make('MPE_simple_world_comm_v3')

# 重置环境
obs, state = env.reset(key_reset)

# 生成随机动作
key_act = jax.random.split(key_act, env.num_agents)
actions = {agent: env.action_space(agent).sample(key_act[i]) for i, agent in enumerate(env.agents)}

# 执行动作并获取环境反馈
obs, state, reward, done, infos = env.step(key_step, state, actions)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 baselines 目录下，每个算法都有自己的配置文件。配置文件使用 Hydra 框架管理，这允许用户通过命令行参数或配置文件来轻松修改实验设置。

配置文件通常是一个 YAML 文件，例如 ippo_config.yaml，它定义了 IPPO 算法的参数：

# IPPO 算法配置文件示例
algorithm:
  name: IPPO
  params:
    batch_size: 256
    learning_rate: 0.001
    num_steps: 1000000
    ... # 其他参数
env:
  name: MPE_simple_world_comm_v3
  ... # 环境特定参数

用户可以通过修改这个文件来调整算法的参数，或者在命令行中指定不同的配置文件来启动实验。

JaxMARL Multi-Agent Reinforcement Learning with JAX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/JaxMARL