Multi-Agent Mujoco 开源项目教程

Multi-Agent Mujoco 开源项目教程

multiagent_mujoco Benchmark for Continuous Multi-Agent Robotic Control, based on OpenAI's Mujoco Gym environments. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multiagent_mujoco

1. 项目介绍

Multi-Agent Mujoco 是一个基于 OpenAI Mujoco Gym 环境的连续多智能体机器人控制基准。这个项目提供了一个用于研究和测试多智能体系统协同控制算法的平台，它允许用户在模拟环境中对多智能体系统进行训练和评估。

2. 项目快速启动

在开始之前，确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• OpenAI Gym 版本 0.10.8
• Mujoco 版本 2.1

以下是快速启动项目的步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/schroederdewitt/multiagent_mujoco.git

# 将 ./src 添加到 PYTHONPATH 环境变量中
# 注意：这一步可能需要根据您的操作系统和环境进行相应的修改

# 设置 Mujoco 环境变量
# 注意：以下路径可能需要根据您的安装情况进行调整
export LD_LIBRARY_PATH=${HOME}/.mujoco/mujoco210/bin
export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so

# 运行示例代码
from multiagent_mujoco.mujoco_multi import MujocoMulti
import numpy as np
import time

def main():
    env_args = {
        "scenario": "HalfCheetah-v2",
        "agent_conf": "2x3",
        "agent_obsk": 0,
        "episode_limit": 1000
    }
    env = MujocoMulti(env_args=env_args)
    env_info = env.get_env_info()
    n_actions = env_info["n_actions"]
    n_agents = env_info["n_agents"]
    n_episodes = 10
    
    for e in range(n_episodes):
        env.reset()
        terminated = False
        episode_reward = 0
        while not terminated:
            obs = env.get_obs()
            state = env.get_state()
            actions = []
            for agent_id in range(n_agents):
                avail_actions = env.get_avail_agent_actions(agent_id)
                avail_actions_ind = np.nonzero(avail_actions)[0]
                action = np.random.uniform(-1.0, 1.0, n_actions)
                actions.append(action)
            reward, terminated, _ = env.step(actions)
            episode_reward += reward
            time.sleep(0.1)
            env.render()
        print(f"Total reward in episode {e} = {episode_reward}")
    env.close()

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 应用案例和最佳实践

案例一：2-Agent Ant

env_args = {
    "scenario": "Ant-v2",
    "agent_conf": "2x4",
    "agent_obsk": 1
}

案例二：4-Agent HalfCheetah

env_args = {
    "scenario": "HalfCheetah-v2",
    "agent_conf": "4x2",
    "agent_obsk": 1
}

最佳实践建议：在设计和实施多智能体控制系统时，考虑智能体之间的通信和协同工作方式，以及智能体的观测范围和动作空间。

4. 典型生态项目

目前，Multi-Agent Mujoco 生态中并没有明确列出的典型项目。但是，这个平台可以被用于各种多智能体研究，例如群体行为、多机器人协同和分布式控制系统。社区中不断有新的研究和项目涌现，可以为这个生态增添更多的应用案例和研究成果。

multiagent_mujoco Benchmark for Continuous Multi-Agent Robotic Control, based on OpenAI's Mujoco Gym environments. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multiagent_mujoco