PredatorPrey

현재 실행가능한 MARL모델 : RODE, QMIX, COMA

Unity로 멀티 에이전트 강화학습(MARL) 수행하기!

ML-Agent를 이용하여 유니티 기반의 MARL 프레임웍을 제공합니다.

Unity 기반의 MARL 환경 제작이 필요하신분께 큰 도움이 되기를 바랍니다.~

필요한 패키지들을 설치하기 위하여 아래대로 명령을 입력하세요. 자동으로 설치 됩니다.

pip install -r requirements.txt

요구 사양

python 3.6 
Unity 3D 2021.1.6f1
Unity ML-Agent : ml-agents-release_17

PredatorPrey 환경은 main.py를 실행 하시면 됩니다.

Unity 관련 코드 및 자료는 Unity_PredatorPrey에 있습니다. 유니티에서 해당 경로로 프로젝트를 오픈 하면 됩니다.

PredatorPrey게임 실행 파일은 envs/PredatorPrey_Game/PredatorPrey.exe 입니다.

config/default.yaml 에서 "checkpoint_path" 값을 아래와 같이 세팅 하시면 됩니다.

checkpoint_path: "learning_results/QMIX"

처음부터 학습을 진행하고자 하시면 다음과 같이 세팅 하시면 됩니다.

checkpoint_path: ""

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 76 Commits
.idea		.idea
Unity_PredatorPrey		Unity_PredatorPrey
components		components
config		config
controller		controller
envs		envs
learners		learners
learning_results		learning_results
modules		modules
runners		runners
utils		utils
README.md		README.md
config_util.py		config_util.py
main.py		main.py
requirements.txt		requirements.txt
run.py		run.py
test.txt		test.txt