hierarchical-marl：多智能体强化学习中的技能发现与协作

hierarchical-marl：多智能体强化学习中的技能发现与协作

hierarchical-marl Hierarchical Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Skill Discovery 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hierarchical-marl

项目介绍

Hierarchial Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Skill Discovery (HSD) 是一种创新的多智能体强化学习算法，旨在通过技能发现实现智能体间的协作。该算法的核心是构建层次化的决策结构，使得智能体能够在复杂的环境中自主学习和发现有用的技能，进而提高协作效率和任务完成度。项目基于 AAMAS 2020 年发表的论文《Hierarchial Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Skill Discovery》的实现代码，包含了算法的完整实现、消融研究和基线对比。

项目技术分析

项目基于 Python 语言，使用 TensorFlow 1.13.1 作为深度学习框架，PyGame 1.9.4 进行可视化展示，并且兼容 SimpleTeamSportsSimulator (STS2) 1.0.0 版本的 API。项目的结构清晰，分为以下几个主要部分：

• alg：包含了算法的实现代码、神经网络架构以及超参数配置。
• env：实现了基于 STS2 的多智能体环境封装。
• results：记录训练和评估过程中的日志文件。
• test：包含测试脚本，用于验证算法的性能。

项目的训练过程包括激活 TensorFlow 环境、设置 GPU、运行训练脚本等步骤。每个算法都有相应的训练脚本，如 train_hsd.py 用于训练 HSD 算法。此外，项目支持多种子运行，便于超参数调优和结果稳定性分析。

项目及技术应用场景

HSD 算法适用于多种需要智能体协作的场景，如多机器人协同作业、虚拟团队成员合作等。以下是一些具体的应用场景：

• 多机器人协同作业：在制造业或物流领域，多机器人需要协作完成任务，HSD 算法可以帮助它们自主学习有效的协作策略。
• 虚拟团队成员合作：在虚拟现实或在线协作游戏中，虚拟团队成员可以通过 HSD 算法发现并执行协作技能，提升游戏体验。
• 自动驾驶车队：在自动驾驶领域，车辆之间需要协同行驶以减少交通拥堵，HSD 算法可以帮助车辆学习如何在复杂交通环境中高效协作。

项目特点

1. 层次化结构：通过构建层次化的决策结构，智能体能够学习到更高层次的抽象动作，提高决策效率。
2. 技能发现：智能体可以在训练过程中自主发现有用的技能，这些技能有助于提高协作效率。
3. 通用性强：算法设计具有良好的通用性，可以应用于多种多智能体协作任务。
4. 易于实现：项目结构清晰，代码易于理解和修改，有助于研究者快速实现自己的创新想法。
5. 性能优异：在多个基准测试任务中，HSD 算法展现出优异的性能，能够有效提高智能体协作的效果。

总结而言，Hierarchial Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Skill Discovery (HSD) 项目是一个具有创新性和实用性的开源项目，对于多智能体强化学习领域的研究者和工程师来说，它不仅提供了一个强大的工具，更是一个学习和参考的宝贵资源。通过学习和使用 HSD 算法，用户可以更好地理解和实现多智能体系统中的协作与技能发现，为未来的智能系统发展奠定坚实基础。

hierarchical-marl Hierarchical Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Skill Discovery 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hierarchical-marl