MADDPG——环境搭建(多智能体强化学习)

首先,我是在自己的notebook上装的,windows10+anaconda+pycharm。
先感谢大神的blog:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41954025
如果前面没搭建好,可以根据上述大神的进行前面的搭建,这里我只说一下前面已经打好了,也down下来两个资源了
两个资源一搜就能找到
1.下载加存放:我是下载下来之后,先将两个文件夹都放到了设置好的环境中(pycharm的一个project目录下):
两个资源
2. 在这里插入图片描述
在pycharm的内置terminal中,先cd到 multiagent-particle-envs-master 中,
执行 pip install -e .
等待安装完成后,输入测试指令: bin\interactive.py --scenario simple.py
3.若出现游戏画面,则该环境配置成功,继续下一部分。如果出错,请百度或评论咨询。
在此之前,确保将multiagent-particle-envs-master文件夹中的 multiagent 放入到maddpg-master的文件夹中。
在pycha

### 多智能体系统毕业设计选题与实现方案 多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是一种由多个自主智能体组成的分布式计算范式,广泛应用于机器人协作、交通管理、游戏AI等领域。以下是几个高分毕业设计选题及其可能的实现方案: #### 1. 基于强化学习多智能体路径规划 该课题研究如何利用强化学习算法使多个智能体在复杂环境中高效协同完成任务。可以通过模拟环境验证不同策略的效果。 - **实现方案**: 使用Python和PyTorch搭建深度Q网络(DQN)或多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)。创建虚拟地图并定义奖励函数来引导智能体行为[^3]。 ```python import torch.nn as nn class DQN(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(DQN, self).__init__() self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(input_size, 128), nn.ReLU(), nn.Linear(128, output_size) ) def forward(self, x): return self.fc(x) ``` #### 2. 多智能体在智慧交通中的应用 此课题探讨多智能体技术如何优化城市交通流量控制问题。重点在于设计一种有效的通信机制让各路口信号灯相互协调。 - **实现方案**: 构建仿真城市道路网模型;采用联邦学习或者集中式训练分布执行的方法训练各个代理节点上的控制器参数[^5]。 #### 3. 游戏场景下的人工智能对手生成——基于MAS的合作对抗模式 本题目聚焦于开发多人在线游戏中具备团队合作意识的人工智能玩家。它不仅考验单个个体的能力也强调整体配合水平。 - **实现方案**: 结合Unity引擎制作三维战斗场地,并引入Proximal Policy Optimization(PPO)等先进RL算法提升决策质量[^4]。 --- ### 数据处理与特征提取的重要性 无论选择哪个方向开展研究,在实际操作前都需要做好充分的数据准备工作。这包括但不限于采集样本素材、清洗噪声干扰以及选取恰当表征属性等方面的工作。 ---
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