MPE（multiagent particle environment）是由OpenAI开发的一套时间离散、空间连续的二维多智能体环境，该环境通过控制二维空间中不同角色粒子（particle）的运动来完成一系列任务，使用方法与gym十分类似，目前被…

2025年3月11日 · N: N: 单个智能体看到地标位置，根据它与地标的接近程度进行奖励。不是多智能体环境——用于调试策略。 simple_adversary.py （物理欺骗） N: 是 1 个对手（红色），N 个优秀智能体（绿色），N 个地标（通常 N=2）。所有智能体都会观察地标和其他智能体的位置。

2020年12月30日 · 参考百度飞桨开源的强化学习框架Parl为环境增加了obs_shape_n和act_shape_n属性，可以直接输出观测和动作维数。 1、下载文件. 2、cd multiagent-particle-envs. 3、pip install -e . 即可。 multiagent-particle-envs基于gym开发，所以环境创建流程基本于gym一致。 multiagent-particle-envs包含9个环境，分别为simple、simple_adversary、simple_crypto、simple_push、simple_reference、simple_speaker_listener、simple_spread、simple_tag …

Used in the paper Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments. To install, cd into the root directory and type pip install -e . make_env.py: contains code for importing a multiagent environment as an OpenAI Gym-like object.

MPE. 环境都是可以自定义的,如果直接使用pip安装，如果不是开发者模式安装可能会不好修改环境参数，这里我建议参考openai的maddpg中推荐的使用mpe环境的方法： 参考： MPE; maddpg

多粒子环境（mpe）是一组面向通信的环境，其中粒子智能体可以（有时）移动、通信、相互查看、相互推动以及与固定地标交互。 These environments are from OpenAI’s MPE codebase, with several minor fixes, mostly related to making the action space discrete by default, making the rewards consistent ...

2023年11月2日 · MPE环境是一个时间离散、空间连续的二维环境，UI的界面风格如图所示，它通过控制在二维空间中代表不同含义的粒子，实现对于各类MARL算法的验证。MPE被人们广泛所知是借助于那篇NiPS2017的著名多智能体强化学习算法MADDPG的实验环境，可以直接在arxiv中搜 …

2024年9月13日 · Multi-Agent Particle Environment（多智能体粒子环境）是由OpenAI开发的一个用于多智能体强化学习研究的开源项目。 该项目提供了一个简单的多智能体粒子世界，具有连续的观察空间和离散的动作空间，并包含一些基本的模拟物理特性。 它被广泛用于研究多智能体系统中的合作与竞争行为。 该项目主要使用Python编程语言进行开发。 2. 项目使用的关键技术和框架. Python 3.5+: 项目的主要编程语言。 OpenAI Gym: 用于定义和模拟强化学习环境的框架。 …

2021年2月28日 · MPE环境是一个时间离散、空间连续的二维环境，UI的界面风格如图所示，它通过控制在二维空间中代表不同含义的粒子，实现对于各类MARL算法的验证。MPE被人们广泛所知是借助于那篇NiPS2017的著名多智能体强化学习算法MADDPG的实验环境，可以直接在arxiv中搜 …

Well into the genomics-era, MPE aspires to publish phylogenies based on genome-wide datasets obtained by next-gen approaches. Multi-locus datasets which attempt to provide signal from across the genome are a minimum requirement.