PokemonRedExperiments多智能体训练指南：全球玩家实时协作
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PokemonRedExperiments 你是否曾想过让全球玩家共同训练一个能通关《精灵宝可梦红》的AI模型？PokemonRedExperiments项目让这一想法成为现实。本文将详细介绍如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术构建多智能体训练系统，实现全球玩家实时协作，共同探索并征服关都地区。
项目概述
PokemonRedExperiments是一个基于强化学习的开源项目，旨在训练AI智能体玩《精灵宝可梦红》游戏。该项目利用PyBoy模拟器和Stable Baselines3等工具，通过多智能体协作的方式加速训练过程，让全球玩家能够实时参与并贡献计算资源。
项目核心文件结构如下：
- 主目录：README.md
- V2版本环境：v2/red_gym_env_v2.py
- 基础环境：baselines/red_gym_env.py
- Ray分布式训练：baselines/ray_exp/train_ray.py
- 流传输包装器：baselines/stream_agent_wrapper.py
多智能体训练架构
多智能体训练架构是该项目的核心创新点。通过Ray框架实现的分布式训练系统，允许多个智能体在不同的计算节点上并行训练，并通过中央服务器同步经验和进度。
分布式训练框架
项目使用Ray框架实现多智能体的分布式训练。在baselines/ray_exp/train_ray.py中，配置了PPO（Proximal Policy Optimization）算法的分布式训练参数：
config = (
ppo.PPOConfig()
.environment(RedGymEnv, env_config=env_config)
.framework("torch")
.resources(num_gpus=4)
.rollouts(num_rollout_workers=48)
.training(
model={
"grayscale": True,
"framestack": True,
},
gamma=0.98,
train_batch_size=512
)
)
上述配置使用4个GPU和48个rollout工作器，实现了大规模并行训练。每个工作器可以独立运行一个游戏环境实例，收集经验并更新全局模型。
环境封装与状态表示
项目提供了两个主要的环境版本：基础版和V2版。V2版环境red_gym_env_v2.py相比基础版red_gym_env.py有多项改进，包括更快的训练速度、更低的内存占用，以及默认启用的地图流传输功能。
环境观测空间设计如下：
self.observation_space = spaces.Dict(
{
"screens": spaces.Box(low=0, high=255, shape=self.output_shape, dtype=np.uint8),
"health": spaces.Box(low=0, high=1),
"level": spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(self.enc_freqs,)),
"badges": spaces.MultiBinary(8),
"events": spaces.MultiBinary((event_flags_end - event_flags_start) * 8),
"map": spaces.Box(low=0, high=255, shape=(
self.coords_pad*4,self.coords_pad*4, 1), dtype=np.uint8),
"recent_actions": spaces.MultiDiscrete([len(self.valid_actions)] * self.frame_stacks)
}
)
这种多模态的状态表示不仅包含游戏画面，还包括生命值、等级、徽章收集情况等关键信息，帮助智能体更好地理解游戏状态。
全球实时协作系统
全球实时协作系统是该项目的另一个核心特性。通过流传输包装器，每个训练节点可以将其探索进度实时上传到中央服务器，形成一个全球共享的游戏地图。
实时进度流传输
baselines/stream_agent_wrapper.py实现了智能体进度的实时流传输功能。该包装器通过WebSocket连接，定期将智能体的位置信息和探索进度发送到中央服务器：
async def broadcast_ws_message(self, message):
if self.websocket is None:
await self.establish_wc_connection()
if self.websocket is not None:
try:
await self.websocket.send(message)
except websockets.exceptions.WebSocketException as e:
self.websocket = None
全球进度可视化
所有参与者的探索数据会被汇总并可视化，形成一个实时更新的全球游戏地图。玩家可以通过这个地图直观地看到AI智能体在关都地区的探索进度：
这个网格展示了智能体已经探索过的区域，颜色越深表示探索程度越高。通过这种方式，全球玩家可以共同监督AI的训练进度，并为未探索区域贡献计算资源。
快速上手：开始你的多智能体训练
环境准备
- 准备《精灵宝可梦红》ROM文件，并将其重命名为
PokemonRed.gb放在项目根目录。 - 进入V2版本目录：
cd v2 - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt（MacOS用户使用macos_requirements.txt）
启动分布式训练
使用Ray框架启动多智能体分布式训练：
python baselines/ray_exp/train_ray.py
该脚本会自动配置并启动多个训练工作器，开始并行训练过程。你可以通过修改baselines/ray_exp/train_ray.py中的参数来调整训练规模和资源分配。
加入全球协作网络
要将你的训练节点加入全球协作网络，只需在初始化环境时使用StreamWrapper包装器：
env = StreamWrapper(
env,
stream_metadata={
"user": "your_username",
"env_id": "unique_environment_id",
"color": "#0033ff",
"extra": "optional_extra_info"
}
)
这样，你的训练进度就会被实时发送到中央服务器，与全球其他玩家的训练节点共享。
高级配置与优化
调整探索权重
在red_gym_env_v2.py中，可以通过调整探索权重来平衡智能体的探索与利用行为：
self.explore_weight = 1 if "explore_weight" not in config else config["explore_weight"]
增大explore_weight会鼓励智能体探索更多未知区域，适合多智能体协作训练的早期阶段。
优化奖励函数
项目的奖励函数设计是训练成功的关键。在red_gym_env_v2.py中，可以调整各项奖励的权重：
state_scores = {
"event": self.reward_scale * self.update_max_event_rew() * 4,
"heal": self.reward_scale * self.total_healing_rew * 10,
"badge": self.reward_scale * self.get_badges() * 10,
"explore": self.reward_scale * self.explore_weight * len(self.seen_coords) * 0.1,
"stuck": self.reward_scale * self.get_current_coord_count_reward() * -0.05
}
根据多智能体协作的特点，可以适当提高"explore"项的权重，以鼓励不同智能体探索不同区域。
结语与未来展望
PokemonRedExperiments项目展示了多智能体协作在强化学习中的巨大潜力。通过全球玩家的实时协作，我们不仅能够加速AI通关《精灵宝可梦红》的进程，还为解决更复杂的强化学习问题提供了新思路。
未来，项目将进一步优化多智能体通信协议，实现更高效的经验共享；同时，还计划引入迁移学习技术，让在《精灵宝可梦红》中训练的AI能够快速适应其他版本的精灵宝可梦游戏。
加入我们，一起打造第一个能通关《精灵宝可梦红》的全球协作AI！
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
