多智能体环境库Ma-Gym技术文档-优快云博客

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多智能体环境库Ma-Gym技术文档

ma-gym A collection of multi agent environments based on OpenAI gym. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/ma-gym

Ma-Gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体环境集合，提供了多种用于研究和训练多智能体系统的场景。本文档旨在指导用户安装、使用Ma-Gym，并理解其API，以及如何探索不同的环境。

安装指南

环境准备（重要）

在安装Ma-Gym之前，请确保您的Python环境中使用的是兼容版本的库。执行以下命令来设置必要的依赖项：

pip install 'pip<24.1'
pip install 'setuptools<=66'
pip install 'wheel<=0.38.4'

安装Ma-Gym

您可以通过两种方式安装Ma-Gym：

通过PyPI安装

简单快速的方式是直接从PyPI安装：

pip install ma-gym

从源代码安装（推荐）

如果您希望获取最新功能或参与开发，则应克隆仓库后安装：

git clone https://github.com/koulanurag/ma-gym.git
cd ma-gym
pip install -e .

使用说明

一旦安装完成，您可以按以下步骤开始使用Ma-Gym中的环境：

import gym

# 初始化一个环境，例如'Switch2-v0'
env = gym.make('ma_gym:Switch2-v0')

# 初始化标志位和总奖励
done_n = [False for _ in range(env.n_agents)]
episode_reward = 0

# 重置环境以开始新一集
obs_n = env.reset()

# 进行环境步长循环
while not all(done_n):
    # 渲染环境（可选）
    env.render()
    
    # 随机执行动作，实际应用中应替换为策略驱动的动作选择
    actions = [env.action_space.sample() for _ in range(env.n_agents)]
    
    # 执行动作并接收反馈
    obs_n, reward_n, done_n, info = env.step(actions)
    
    # 更新总奖励
    episode_reward += sum(reward_n)
    
# 结束环境
env.close()

更详细的使用示例和配置选项，请参考项目Wiki。

API使用文档

Ma-Gym的API主要围绕gym.Env接口扩展，创建环境时通过指定环境ID（如'ma_gym:Switch2-v0'），可以访问特定的多智能体环境。每个环境都有自己的reset()、step(action)方法，并返回观察(obs)、奖励(reward)、结束标志(done)和额外信息(info)。

对于开发者和高级用户，了解每个环境的具体状态空间和行动空间细节至关重要，这部分详细信息可在各个环境的文档中找到。

环境概览

Ma-Gym支持多个内置环境，如检查棋（Checkers）、战斗（Combat）、捕食者与猎物（PredatorPrey）、乒乓球对决（PongDuel）等。环境名前加ma_表明该环境已适应于多智能体设置，即使有些原生为单智能体环境（如使用ma_CartPole-v0获得CartPole的多智能体包装版）。

更多关于各环境特性和参数的信息，请查阅环境详情Wiki页面。