多智能体追逃博弈 ppo
时间: 2025-01-01 21:20:29 浏览: 7
### 实现多智能体追逃博弈中的PPO算法
在多智能体环境中应用近端策略优化(PPO)算法涉及多个方面,包括环境建模、奖励设计以及代理之间的交互方式。对于multi-agent pursuit-evasion games而言,通常会构建一个二维网格世界,在这个世界里有若干追逐者(pursuers)和逃跑者(evaders)[^1]。
#### 环境设置与初始化
为了简化说明,假设有一个N×N大小的地图,其中某些位置被标记为障碍物不可通行。每个时间步长内,所有的agent可以移动到相邻的四个方向之一(上下左右),或者保持不动。当pursuer位于evader旁边时,则认为捕获成功并结束游戏回合。
```python
import numpy as np
class PursuitEvasionEnv:
def __init__(self, size=10, n_pursuers=2, n_evaders=1):
self.size = size
self.n_pursuers = n_pursuers
self.n_evaders = n_evaders
# 初始化状态空间和其他参数...
def reset(self):
"""重置环境"""
pass
def step(self, actions):
"""执行动作并返回下一个观察结果、即时奖励及是否完成标志"""
pass
```
#### 使用PPO训练模型
针对此特定场景下的强化学习任务,可采用Proximal Policy Optimization (PPO)方法来更新policy network。该过程主要包括收集轨迹数据、计算优势函数估计值以及通过反向传播调整网络权重等环节。
```python
from stable_baselines3 import PPO
env = PursuitEvasionEnv()
model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1)
# 训练模型
model.learn(total_timesteps=int(1e5))
# 测试已学得的行为模式
obs = env.reset()
for i in range(1000):
action, _states = model.predict(obs)
obs, rewards, dones, info = env.step(action)
if dones:
break
```
上述代码片段展示了如何利用`stable-baselines3`库快速搭建基于PPO的学习框架,并将其应用于自定义的multi-agent pursuit-evasion environment中。
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