简介

pymarl是由英国牛津大学计算机科学系机器学习研究组WhiRL部署的深度强化学习框架，实现包括以下算法：

• QMIX: QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
• COMA: Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
• VDN: Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning
• IQL: Independent Q-Learning
• QTRAN: QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

PyMARL由PyTorch实现，使用SMAC作为运行环境。

安装

git clone https://github.com/oxwhirl/pymarl.git

# 构建Dockerfile：
cd docker
bash build.sh

# 安装StarCraft II and SMAC:
cd .. 
bash install_sc2.sh # 将SC2下载到第三方文件夹并复制运行用的地图
# 文件requirements.txt可用来为虚拟环境安装数据包（不推荐）

运行实验

# 所有的配置文件都在src/config中
# --config对应的配置文件在src/config/algs中
# --env-config对应的配置文件在src/config/envs中
python3 src/main.py --config=qmix --env-config=sc2 with env_args.map_name=2s3z

使用Docker 容器 (container) 运行实验：

bash run.sh $GPU python3 src/main.py --config=qmix --env-config=sc2 with env_args.map_name=2s3z

所有结果存储在Results文件夹中。
用于SMAC Beta之前的配置文件有后缀_beta。

保存和加载学习的模型

Saving models

# 将learnt models保存到磁盘中，在文件夹result/models中
save_model = True
# 使用配置参数调节保存的频率
save_model_interval

Loading models

# 使用以下参数，调用learnt models。之后学习从对应timestep处进行。
checkpoint_path

观看StarCraft II replays

文档/支持

email: tabish.rashid@cs.ox.ac.uk

引用

M. Samvelyan, T. Rashid, C. Schroeder de Witt, G. Farquhar, N. Nardelli, T.G.J. Rudner, C.-M. Hung, P.H.S. Torr, J. Foerster, S. Whiteson. The StarCraft Multi-Agent Challenge, CoRR abs/1902.04043, 2019.

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VDN算法

1. 简介

2. 代码