如何将Unity制作的游戏封装成Python Gym环境,并且用于多智能体强化学习?或者如何使用Python和unity进行多智能体强化学习训练,请给出完整的方案

时间: 2023-03-31 15:03:40 浏览: 530
您好,关于将Unity制作的游戏封装成Python Gym环境并用于多智能体强化学习,可以按照以下步骤进行: 1. 在Unity中,使用ML-Agents插件创建一个多智能体环境,并将其导出为Unity Package。 2. 在Python中,使用mlagents库导入Unity Package,并创建一个Gym环境。 3. 在Gym环境中,定义智能体的动作空间和状态空间,并实现step()和reset()函数。 4. 在训练过程中,使用强化学习算法(如DQN、PPO等)对智能体进行训练,并将训练结果保存到模型中。 5. 在测试过程中,使用训练好的模型对智能体进行测试,并评估其性能。 希望以上方案能够对您有所帮助。
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【资源说明】 基于Python实现的强化学习的智能体小车+项目说明+模型.zip 此无人车AI项目使用的Deep Q-learning算法,是DeepMind在2013年发明的深度强化学习算法,将Q-learning的思想与神经网络算法结合,也算是现代强化学习算法的源头了。研究者用这个算法在2015年让计算机学会了49种Atari游戏,并在大部分游戏中击败了人类。从适用性上来讲,我们不需要告诉AI具体的规则,只要让它不断摸索,它就能慢慢从中找到规律,完成许多之前被认为只有人类能完成的智力活动。 既然是Q-learning和Deep learning的结合,就先结合无人车AI来讨论什么是Q-learning。 Q-learning是一种强化学习算法,无人车需要根据当前状态来采取动作,获得相应的奖励之后,再去改进这些动作,使得下次再到相同的状态时,无人车能做出更优的选择。我们用Q(S,A)表示在S状态时,采取A动作所获得的**效用值**。下面用字母R代表奖励(Rewards),S'代表采取A动作后到达的新位置。(奖励值R与效用值Q的区别在于,R表示的是这个**位置**的奖励,比如对于无人车而言障碍物的位置奖励是-100,河流的位置奖励是-120,柏油路的奖励是100,沙路的奖励是50,目标点的奖励是10000。而Q代表的是,采取这个**动作**的效用值,用于评价在特定状态下采取这个动作的优劣,可以将之理解为无人车的大脑,它是对所有已知状态的综合考虑) 伪代码如下: Initialize Q arbitrarily // 随机初始化Q值 Repeat (for each episode): // 每一次尝试,从车子出发到撞墙是一个episode Initialize S // 车辆出发,S为初始位置的状态 Repeat (for each step of episode): Q(S,A) ← (1-α)*Q(S,A) + α*[R + γ*maxQ(S',a)] // Q-learning核心贝尔曼方程,更新动作效用值 S ← S' // 更新位置 until S is terminal // 位置到达终点 贝尔曼方程(Bellman Equation)中,γ为折扣因子,α为学习速率。γ越大,无人车会越重视以前的经验,越小就更重视眼前利益。α取值范围为0~1,取值越大,保留之前训练的效果就越少。可以看出当α取值为0时,无论如何训练AI也无法学习到新Q值;α取值为1时,新Q值将完全取代旧Q值,每次训练得到新值就会完全忘记之前的训练结果。这些参数值都是人为设定的,需要根据经验慢慢调整。 然后我们将Q-learning算法与深度学习结合。从High Level来看,Q-learning已经实现无人车基本的躲避路障功能,而深度学习算法可以让无人车自动总结并学习特征,减少人为设定特征的不完备性,以更好的适应非常复杂的环境条件。 首先,用一个深度神经网络来作为Q值的网络,地图上每个点有坐标(X1, X2),将此状态输入神经网络来预测每个方向的Q值(图中假设有四个actions对应四个方向,所以一共得到4个新的Q值)。Q-target表示上一次到达该状态时所得到的Q值,然后使用均方差(mean-square error)来定义Loss Function。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

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