for agent in world.agents: agent.state.p_pos = np.random.uniform(-1, +1, world.dim_p) agent.state.p_vel = np.zeros(world.dim_p) agent.state.c = np.zeros(world.dim_c)
时间: 2024-04-10 08:28:58 浏览: 16
这段代码是一个循环,用于对world中的每个agent进行操作。每次循环时,会对agent的状态进行更新。
首先,使用`np.random.uniform(-1, +1, world.dim_p)`生成一个在[-1, 1]范围内的随机均匀分布的数值,作为agent的位置(p_pos)。
接着,将agent的速度(p_vel)设置为全零向量,即`np.zeros(world.dim_p)`。
最后,将agent的颜色(c)设置为全零向量,即`np.zeros(world.dim_c)`。
这段代码的作用是给world中的每个agent随机初始化位置,并将速度和颜色设置为初始值。
相关问题
解释这段代码 for index, agent in enumerate(self.agents): agent.position = agent.position + actions[index]
好的,这段代码是一个 for 循环语句,其中 self.agents 是一个代理人(agent)列表,actions 是一个代理人所采取的行动(action)列表,它们的长度相等。enumerate() 函数用于同时遍历列表中的元素和其对应的索引。在循环中,对于每个代理人,它的位置(position)将被更新为原位置加上该代理人所采取的行动。actions[index] 表示 actions 列表中索引为 index 的元素,即第 index 个代理人所采取的行动。最终,每个代理人的位置都会被更新。
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、设置观测和动作空间的维度、设置动作的上限和下限、创建运行器 Runner 以及运行模型的训练或测试。如果 `args.evaluate` 为 True,则运行测试,否则运行训练。最后,如果是测试模式,将输出平均回报值。