多智能体强化学习测试环境：SMAC、MPE、PettingZoo等

多智能体强化学习测试环境：SMAC、MPE、PettingZoo等

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_51399582/article/details/142148995

在多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的研究和应用中，构建合适的环境来测试和评估算法是非常重要的。以下是一些常用的多智能体强化学习环境，它们涵盖了多种任务类型，如协作、对抗、竞争等，帮助研究者验证算法的效果。

一、常用的多智能强化学习测试环境

1. SMAC（StarCraft Multi-Agent Challenge）

• 简介：SMAC 是基于实时战略游戏《星际争霸II》的一个多智能体强化学习平台。它提供了丰富的微观战斗场景，允许多个智能体在局部观测的条件下进行协作或对抗。
  

• 特点：

• 高度复杂的策略空间，智能体需要在合作中战胜对手。

• 集中训练和分散执行的框架非常适合多智能体强化学习算法的测试。

• 支持如 VDN、QMIX、MADDPG 等常见 MARL 算法。

• 适用任务：协作、对抗。

• 链接：SMAC 环境

2. MPE（Multi-Agent Particle Environment）

• 简介：MPE 是一个轻量级的多智能体粒子环境，智能体是无形的粒子，可以在二维平面中移动执行任务。该环境中，智能体需要完成协作或竞争任务。
• 特点：
• 提供多个经典的多智能体场景，包括协作和竞争。
• 易于设置，适合快速实验和算法验证。
• 适用任务：协作、竞争、对抗。
• 链接：MPE 环境

3. PettingZoo

• 简介：PettingZoo 是一个多智能体强化学习框架，类似于 OpenAI Gym，但它专门为多智能体任务设计。它提供了丰富的多智能体环境，如合作博弈、竞技游戏和对抗场景等。
• 特点：
• 支持多种不同类型的任务：协作、竞争、对抗等。
• 易于集成现有的多智能体强化学习算法。
• 提供了适合不同任务类型的 benchmark 环境。
• 适用任务：协作、对抗、策略博弈。
• 链接：PettingZoo 环境

4. MATLAB MARL Toolbox

• 简介：MATLAB 提供了一个用于多智能体强化学习的工具箱。用户可以快速构建和测试多智能体系统的合作和竞争任务。适合复杂系统的建模和实验。
• 特点：
• 便于使用 MATLAB 仿真工具进行复杂任务的设计。
• 集成强化学习算法，支持模型的快速迭代开发。
• 适用任务：复杂的工程应用、系统控制。
• 链接：MATLAB MARL Toolbox

5. OpenAI Gym + Gym-Multi-Agent

• 简介：OpenAI Gym 是单智能体强化学习的标准环境库，通过扩展 Gym-Multi-Agent，可以使其支持多智能体场景。该库能够快速集成多智能体问题，支持多种任务类型。
• 特点：
• 任务类型广泛，支持自定义多智能体环境。
• 轻量、易用，适合初学者和快速开发者。
• 适用任务：自定义的协作、对抗场景。
• 链接：Gym-Multi-Agent

6. DeepMind Lab2D

• 简介：DeepMind Lab2D 是一个灵活的二维模拟环境，适合多智能体场景。用户可以在二维平面上构建自定义的场景，智能体可以在该环境中进行交互。
• 特点：
• 灵活的任务设计，可用于构建从简单到复杂的多智能体场景。
• 支持与深度学习框架的无缝集成。
• 适用任务：协作、对抗、博弈。
• 链接：Lab2D

7. Hanabi Learning Environment

• 简介：Hanabi 是一个多智能体的协作游戏环境，基于牌类游戏 Hanabi。该环境特别适合测试智能体之间的沟通和协作能力。
• 特点：
• 测试智能体的协作和沟通策略。
• 支持有限的信息共享，适合复杂的决策场景。
• 适用任务：协作、信息共享。
• 链接：Hanabi 环境

8. MADRL (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning)

• 简介：MADRL 是多智能体深度强化学习的经典环境集合，支持如捕食者-猎物等常见的多智能体任务。
• 特点：
• 提供标准的多智能体环境。
• 环境设置简洁、易用，适合验证多智能体算法。
• 适用任务：协作、对抗。
• 链接：MADRL 环境

9. Roboschool 和 PyBullet

• 简介：Roboschool 和 PyBullet 是机器人模拟环境，适合多智能体机器人控制和协作任务。通过这些环境可以模拟多机器人任务，如机器人足球等。
• 特点：
• 高度仿真现实物理，适合多智能体机器人协作或对抗任务。
• 支持复杂的物理交互和控制任务。
• 适用任务：机器人控制、协作。
• 链接：PyBullet 环境

二、获取测试环境的方式

上文给出的链接都是官方仓库或文档的参考路径，但这些链接可能会因为网络、地域或其它因素而无法打开。为了解决这个问题，可以尝试通过以下几种方式获取相关资源：

1. 通过 GitHub 搜索相关环境仓库

大部分多智能体强化学习环境的代码都托管在 GitHub 上，可以直接在 GitHub 上搜索相关项目。以下是一些关键搜索词：

• SMAC
• Multi-Agent Particle Environment (MPE)
• PettingZoo
• Hanabi Learning Environment
• PyBullet

2. 通过 Google Scholar 或 arXiv 查找相关文献

如果你想查找这些环境的研究论文，可以通过Google Scholar或arXiv来搜索关键字，如 "StarCraft Multi-Agent Challenge" 或 "PettingZoo MARL environment"。

3. 通过 Python 包管理工具安装

很多环境可以通过 pip 直接安装：

pip install pettingzoo
pip install smac

4. 代理或镜像服务

如果遇到链接打不开的问题，可能与网络访问限制相关。你可以尝试使用代理或镜像网站访问 GitHub、arXiv 等资源。

三、总结

这些多智能体强化学习环境涵盖了从简易的粒子世界到复杂的物理仿真和对抗游戏，研究者可以根据任务的复杂性和需求选择合适的环境。这些环境不仅为 MARL 算法提供了标准测试平台，也为算法改进和实际应用提供了宝贵的实验基础。