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《MARL Transfer》项目启动与配置教程

2025-04-28 02:08:38作者:段琳惟

1. 项目目录结构及介绍

《MARL Transfer》项目的目录结构如下:

marl_transfer/
├── data/                       # 存储数据集
├── doc/                        # 项目文档
├── experiments/                # 实验配置和结果
├── marl_transfer/              # 项目核心代码
│   ├── agents/                 # 多智能体算法实现
│   ├── common/                 # 公共工具和库
│   ├── envs/                   # 环境相关实现
│   ├── models/                 # 模型实现
│   └── train/                  # 训练相关代码
├── requirements.txt            # 项目依赖
├── setup.py                    # 项目设置
└── train.py                    # 项目启动脚本
  • data/:存放项目所需的数据集。
  • doc/:存放项目文档,包括本文档。
  • experiments/:包含实验的配置文件和实验结果。
  • marl_transfer/:项目的主要代码库,包含了智能体、环境、模型和训练相关代码。
    • agents/:实现了多种多智能体算法。
    • common/:提供了一些通用的工具和库。
    • envs/:定义了项目使用的环境。
    • models/:包含了项目中的模型实现。
    • train/:包含了训练相关的代码。
  • requirements.txt:列出了项目依赖的Python库。
  • setup.py:项目的设置文件,用于项目打包和安装。
  • train.py:项目的启动脚本,用于开始训练过程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是train.py。该文件负责初始化环境、智能体、模型,以及开始训练过程。以下是一些主要的代码片段:

import marl_transfer
from marl_transfer.train import Trainer

def main():
    # 初始化环境
    env = marl_transfer.envs.VectorEnv(...)
    
    # 初始化智能体
    agents = [marl_transfer.agents.DQNAgent(...) for _ in range(num_agents)]
    
    # 初始化训练器
    trainer = Trainer(env=env, agents=agents, ...)
    
    # 开始训练
    trainer.train()

if __name__ == '__main__':
    main()

用户可以通过修改train.py中的参数来调整训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于experiments/目录下,通常以.json格式存储。这些文件包含了实验的所有配置信息,如环境设置、智能体参数、训练参数等。

配置文件的一个示例结构如下:

{
    "env": {
        "name": "MarlEnv",
        "config": {
            "num_agents": 10,
            "num_enemies": 5,
            "map_size": 20
        }
    },
    "agents": {
        "type": "DQN",
        "config": {
            "learning_rate": 0.01,
            "gamma": 0.99
        }
    },
    "train": {
        "num_episodes": 1000,
        "batch_size": 32
    }
}

train.py中,可以通过读取这些配置文件来设置实验参数,如下所示:

import json

with open('experiments/config.json', 'r') as f:
    config = json.load(f)

# 使用config中的参数初始化环境和智能体等

通过这种方式,用户可以轻松地通过修改配置文件来改变实验设置,而无需直接修改代码。

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