MPE-Multiagent-RL-Algos:使用OpenAI MPE环境的多主体RL的简单验证实验代码-源码

MPE-多主体强化学习算法 MPE 这是使用OpenAI Multi-Agent RL的简单验证实验代码。 该环境总结了许多基准，并最初为算法做准备。 由于环境设置简单， MPE似乎是验证我们新的Multi-Agent RL算法并与其他基准进行比较的良好玩具实验环境。 我为您编写了一些著名的多主体RL算法，以便您可以更改较少的代码来实现自己的算法并验证实验结果。 笔记： 如果要成功运行此MPE环境，则必须确保已下载 。 但是，我已经将基准的文件推送到项目中，如果您发现从OpenAI下载的基准有任何问题，则可以使用我的文件。 要求 Python> = 3.6.0 PyTorch == 1.2.0 OpenAI体育馆== 0.10.5 演算法 待办事项清单 评估和渲染 数字与比较 上传训练模型.pt 致谢 我一直以硕士生的身份学习。 我的代码和对算法的理解可能存在一些问