解释这段代码 def _init_agents(self): agents = [] model_path = os.path.join(self.args.save_dir, self.args.scenario_name) #for i in range(self.args.n_agents): agent = Agent(self.args) if self.args.evaluate: numb = self.args.numb m_path = os.path.join(model_path, 'agent_%d') agent.load(m_path + '/' + numb + '_actor_params.pkl') #agents.append(agent) return agent

resource-agents-aliyun-4.1.1-61.el7_9.13.x86_64.rpm

zabbix_agents_2.4.0.win.zip

"zabbix_agents_2.4.0.win.zip" 是一个针对Windows操作系统的Zabbix Agent 2.4.0版本的压缩包。这个版本发布于Zabbix的2.x系列，该系列以其稳定性、丰富的功能和良好的兼容性而广受欢迎。Zabbix 2.4引入了许多新特性...

解释这段代码 def _init_agents(self): agents = [] model_path = os.path.join(self.args.save_dir, self.args.scenario_name) #for i in range(self.args.n_agents): agent = Agent(self.args) if self.args.evaluate: numb = self.args.numb m_path = os.path.join(model_path, 'agent_%d') agent.load(m_path + '/' + numb + '_actor_params.pkl') #agents.append(agent) return agent

这段代码是一个类的方法 _init_agents，它的作用是初始化一个代理（agent）的列表。代码中首先创建了一个空的列表 agents，然后使用 os.path.join 函数构造了一个模型路径 model_path。在这个方法中，只有当...

class Agent: def init(self, strategy): self.strategy = strategy self.score = 0 self.previous_choice = None class Game: def init(self, agents): self.agents = agents 这段代码的意思

这段代码是 Python 中的类定义。它定义了两个类：Agent 和 Game。 Agent 类有一个构造函数 __init__，它接受一个参数 strategy，并将其存储在实例变量 self.strategy 中。Agent 类还有两个实例变量：self.score 和 ...

解释这段代码class MultiEnvironment(gym.Env): def init(self): self.paths = [] self.path = [] self.width = 300 self.height = 3.75 self.cash_a = False #画圈 self.agent_nums = 5 self.agent_size = 1.5 self.map_size = 1 self.adversary = True self.cash_distance = 1.5 #安全距离 self.goal_position = [290, 0.9275] self.action0 = np.array([2, 0]) # 实例化智能体 self.agents = [Agent() for i in range(self.agent_nums)] self.rewards = []

这段代码定义了一个名为 MultiEnvironment 的类，继承自 OpenAI Gym 的 gym.Env 类。这个类可以被用来创建多智能体环境，其中有以下属性： - paths：路径的列表。 - path：当前路径。 - width：环境的宽度。 - ...

解释下这段代码 def make_world(self, args, num_good_agents, num_adversaries): self.args = args world = World() world.args = args

这段代码是定义了一个名为make_world的函数，该函数接受三个参数：args、num_good_agents和num_adversaries。在函数内部，将args赋值给self.args，并创建一个名为world的World对象，并将args赋值给world.args。

解释这段代码def _get_position(self): # 智能体的位置 states = np.empty(self.agent_nums, dtype=object) positions = [] for index, agent in enumerate(self.agents): positions.append(agent.position) for index, agent in enumerate(self.agents): other_position = np.delete(positions, index, axis=0) - positions[index] #其他4车的相对位置

这段代码是一个强化学习环境中的一个私有函数，该函数的作用是获取智能体的位置，并计算除了该智能体之外其它智能体与该智能体的相对位置。具体而言，该函数实现以下几个任务： 1. 创建一个长度为代理数的空numpy...

def make_world(self, args, num_good_agents, num_adversaries): self.args = args world = World() world.args = args # set any world properties first world.dim_c = 2 num_agents = num_adversaries + num_good_agents world.collaborative = args.collaborative

这段代码定义了一个名为make_world的函数，它有三个参数：self、args、num_good_agents和num_adversaries。其中，self表示该函数是一个类的方法，args是一个参数，num_good_agents和num_adversaries分别表示好人和...

解释这段代码def reset(self): self.times = 0 # 初始化智能体位置 for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action = self.action0 if index == 0: agent.position = np.array([2, 2.82]) if index == 1: agent.position = np.array([12, 2.82]) if index == 2: agent.position = np.array([3, 0.93]) if index == 3: agent.position = np.array([20, 0.93]) if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将变道车设置为最后一个 agent.position = np.array([6, 2.82]) # self.path = [agent.position.copy()] # self.paths.append(self.path) states = self._get_position() state = states[-1] return state

这是一个强化学习中的环境类中的 reset 函数，用于重置智能体的位置和状态，并返回初始状态。函数中的代码依次实现了以下功能： 1. 将智能体的行动次数 times 初始化为 0。 2. 遍历智能体列表中的每一个智能体，将其...

解释这段代码if self.buffer.current_size >= self.args.batch_size: transitions = self.buffer.sample(self.args.batch_size) self.agents.learn(transitions) self.noise = max(0.05, self.noise - 0.0000005) self.epsilon = max(0.05, self.epsilon - 0.0000005) if done or episode_step % self.episode_limit == 0: rewards.append(ep_rewards) print("Episode:{}, Agent_1:{}".format(time_step, ep_rewards)) a1.append(time_step) break

这段代码是一个强化学习中的训练循环，具体来说，它会执行以下几个步骤： 1.检查经验缓存池中是否有足够的经验来进行一次训练，如果没有则继续收集经验；如果有，则执行第2步。 2.从经验缓存池中随机采样一批经验...

解释这段代码while True: with torch.no_grad(): action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action4 # 变道车动作 action = [self.action0, self.action1, self.action2, self.action3, action5] u = action5 # actions.append(action) s_next, r, done, info = self.env.step(action) episode_step += 1 self.buffer.store_episode(s, u, r, s_next) s = s_next ep_rewards += r if self.buffer.current_size >= self.args.batch_size: transitions = self.buffer.sample(self.args.batch_size) self.agents.learn(transitions) self.noise = max(0.05, self.noise - 0.0000005) self.epsilon = max(0.05, self.epsilon - 0.0000005) if done or episode_step % self.episode_limit == 0: rewards.append(ep_rewards) print("Episode:{}, Agent_1:{}".format(time_step, ep_rewards)) a1.append(time_step) break

这段代码是一个无限循环，其中包含了一个with语句块，使用了torch的no_grad()函数来禁用梯度计算。在循环体内，代码定义了一个变量action5作为变道车的动作，并将其与其他四个动作一起作为总动作action。然后使用总...

解释这段代码f self.buffer.current_size >= self.args.batch_size: transitions = self.buffer.sample(self.args.batch_size) self.agents.learn(transitions) self.noise = max(0.05, self.noise - 0.0000005) self.epsilon = max(0.05, self.epsilon - 0.0000005)

这段代码是用于训练智能体的核心代码块，主要包括三个部分。首先，判断经验回放缓存中当前的经验数量是否已经达到了指定的batch_size大小，即是否已经收集到足够的经验数据用于训练智能体。如果是，就调用self....

解释这段代码 def test(self): returns = [] for time_step in tqdm(range(self.args.time_steps)): episode_step = 0 s = self.env.reset() rewards = np.array([0.0]) while True: u = [] actions = [] with torch.no_grad(): #for agent_id, agent in enumerate(self.agents): action1 = action2 = action3 = action4 = self.action0 action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action0 # 变道车动作 action = [action1, action2, action3, action4, action5] u.append(action5) # actions.append(action) episode_step += 1 s_next, r, done, info = self.env.step(action) s = s_next rewards = rewards + r# [:-1] if done[0] or episode_step % self.episode_limit == 0: returns.append(rewards) print("Episode:{}, Agent_1:{}".format(time_step, rewards)) break

这段代码是一个测试方法，用于测试智能体在环境中执行任务的效果。它首先通过一个for循环迭代环境中的时间步，然后在每个时间步中，重置环境状态并开始执行一个episode。在每个episode中，智能体根据当前状态选择一...

a1.previous_choice = a1_choice a2.previous_choice = a2_choice def play_game(self, rounds): for i in range(rounds): for j in range(len(self.agents)): for k in range(j+1, len(self.agents)): self.play_round(self.agents[j], self.agents[k]) 这段代码的意思

这段代码是一个多智能体博弈的游戏循环。在这个游戏中，有多个智能体（即self.agents列表中的元素），每个智能体具有一个previous_choice属性来记录上一轮选择的行动。play_game方法接受一个rounds参数，表示要进行...

解释这段代码if name == 'main': # get the params args = get_args() env = MultiEnvironment() args.obs_shape = 16# [agent.observation_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的obs维度 args.action_shape = 2# [agent.action_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的act维度 args.high_action = 0.5 args.low_action = -0.5 runner = Runner(args, env) if args.evaluate: returns = runner.test() print('Average returns is', returns) else: runner.run()

这段代码是一个 Python 脚本的主函数。其中，if __name__ == '__main__': 表示只有当该脚本被作为主程序运行时才会执行以下代码，而不是被其他脚本导入时执行。其余的代码主要是获取参数、创建环境、设置观测和...

解释这段代码def step(self, actions): self.times += 1 # 动作交互 #print("step:",self.times) for index, agent in enumerate(self.agents): agent.position = agent.position + actions[index] # self.paths[index].append(agent.position.copy()) agent.action = actions[index] # 奖励函数 rewards, done = self._get_reward() # # 状态裁剪 for agent in self.agents: agent.position = np.clip(agent.position,[0, 0], [self.width, self.height])# 不能超出边界 # 更新状态 states = self._get_position() self.render() return states[-1], rewards, done, {}

这段代码是一个强化学习环境中的一个步骤函数，其中actions是代理采取的动作，而函数的目的是执行以下几个任务： 1. 增加时间步数times计数器的值； 2. 执行动作交互，即将每个代理的位置增加相应的动作； 3. 计算...

解释这段代码with torch.no_grad(): action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action4 # 变道车动作 action = [self.action0, self.action1, self.action2, self.action3, action5] u = action5

这段代码使用了Python的上下文管理器（context manager）with语句和PyTorch的torch.no_grad()函数，用于执行不需要梯度计算的代码块。具体来说，该代码块中的代码使用了已经训练好的智能体self.agents来根据当前...

def print_scores(self): score_list = [agent.score for agent in self.agents] strategy_list = [agent.strategy for agent in self.agents] score_dict = dict(zip(strategy_list, score_list)) print('Final Scores:') for key in sorted(score_dict.keys()): print(f"{key} score: {score_dict[key]}") 这段代码的意思

这段代码是用来输出多智能体博弈结果的。在游戏结束后，每个智能体都会有一个score属性来记录它在整个游戏中的得分。print_scores方法会将所有智能体的得分按照它们的策略（即在Agent类中定义的strategy属性）进行...

解释这段代码def render(self, mode='human'): self.ax.clear() # 绘制线路 for i in range(len(self.obstacle_pos)): self.ax.fill(self.obstacle_pos[i][0], self.obstacle_pos[i][1], color=self.color) # 智能体位置更新 for index, agent in enumerate(self.agents): rotated_plane_data = ndimage.rotate(agent.plane, 0, reshape=True) self.ax.imshow(rotated_plane_data, extent=[agent.position[0] - self.agent_size, agent.position[0] + self.agent_size, agent.position[1] - self.agent_size, agent.position[1]+self.agent_size]) for corner in self.corner_position: # 画面固定 self.ax.scatter(corner[0], corner[1], marker='o', color='white') # 轨迹更新 # for path in self.paths: # x, y = zip(*path) # self.ax.plot(x, y, 'b--') self.fig.canvas.draw() plt.pause(0.01)

这段代码是一个强化学习环境中的渲染函数，用于将当前状态可视化，其中mode是渲染模式，可以是'human'或其他字符串。该函数的具体实现包括以下几个步骤： 1. 清除绘图区域； 2. 绘制障碍物的轮廓； 3. 更新每个...

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class Agent: def __init__(self, strategy): self.strategy = strategy self.score = 0 self.previous_choice = None class Game: def __init__(self, agents): self.agents = agents 这段代码的意思

解释下这段代码 def make_world(self, args, num_good_agents, num_adversaries): self.args = args world = World() world.args = args

def make_world(self, args, num_good_agents, num_adversaries): self.args = args world = World() world.args = args # set any world properties first world.dim_c = 2 num_agents = num_adversaries + num_good_agents world.collaborative = args.collaborative

解释这段代码f self.buffer.current_size >= self.args.batch_size: transitions = self.buffer.sample(self.args.batch_size) self.agents.learn(transitions) self.noise = max(0.05, self.noise - 0.0000005) self.epsilon = max(0.05, self.epsilon - 0.0000005)

a1.previous_choice = a1_choice a2.previous_choice = a2_choice def play_game(self, rounds): for i in range(rounds): for j in range(len(self.agents)): for k in range(j+1, len(self.agents)): self.play_round(self.agents[j], self.agents[k]) 这段代码的意思

解释这段代码with torch.no_grad(): action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action4 # 变道车动作 action = [self.action0, self.action1, self.action2, self.action3, action5] u = action5

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class Agent: def init(self, strategy): self.strategy = strategy self.score = 0 self.previous_choice = None class Game: def init(self, agents): self.agents = agents 这段代码的意思