强化学习实战(九) Linux下配置星际争霸Ⅱ环境 |
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强化学习实战(九) Linux下配置星际争霸Ⅱ环境
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安装SMAC安装StarCraft II下载SMAC地图Py文件中进行测试参考
安装SMAC
SMAC是基于暴雪公司星际争霸Ⅱ做的一个多智能体环境，官方GitHub链接为：https://github.com/oxwhirl/smac。 安装之前更新一下pip(不更新的话会报一个错误)： ERROR: Command errored out with exit status 128: git clone -q https://github.com/oxwhirl/smac.git /tmp/pip-req-build-tz6uj500 Check the logs for full command output.更新命令如下： pip install --upgrade pip更新之后，我的pip版本升到了21.1.2版本：
安装SAMC的话我们直接采用以下命令即可： pip install git+https://github.com/oxwhirl/smac.git
因为SMAC是基于星际争霸游戏引擎的，所以我们还需要安装StarCraft II，官方指定的版本为SC2.4.6.2.69232，并且不同版本之间的算法性能测试不一样。相关包的下载可以在如下链接找到：https://github.com/Blizzard/s2client-proto#downloads，这里我采用4.6.2这个和官方一样的版本进行安装。直接进上面这个链接去选中下图所示的4.6.2即可：
下载好了之后我们能够得到如下这样一个压缩包：
我们需要将这个zip文件解压： unzip SC2.4.6.2.69232.zip解压的过程需要密码，密码为：iagreetotheeula。
解压后文件默认路径为~/StarCraftII/，如果放在别的路径，需要更改环境变量SC2PATH，所以解压之后我把解压的文件拷贝到了~/目录下面。 下载SMAC地图我们需要下载地图，也就是游戏的地图并将其放在之前解压的StarCraft II文件下面的Maps目录下面。下载链接为：https://github.com/oxwhirl/smac/releases/download/v0.1-beta1/SMAC_Maps.zip。解压之后得到两个文件夹：
将文件夹直接放在$SC2PATH/Maps下即可。直接我们就可以进行阶段性的测试了： 测试Map是否放置成功： python -m smac.bin.map_list
能够得到以下输出结果：
到此在Linux下配置星际争霸2的环境就差不多了。 Py文件中进行测试如果想要Debug初步了解这个环境的话，可以采用如下代码： from smac.env import StarCraft2Env import numpy as np def main(): env = StarCraft2Env(map_name="8m") env_info = env.get_env_info() n_actions = env_info["n_actions"] # 获取动作维度 n_agents = env_info["n_agents"] # 存在多少个智能体 n_episodes = 10 for e in range(n_episodes): env.reset() terminated = False episode_reward = 0 while not terminated: obs = env.get_obs() state = env.get_state() actions = [] for agent_id in range(n_agents): # 对于每个智能体遍历循环 avail_actions = env.get_avail_agent_actions(agent_id) avail_actions_ind = np.nonzero(avail_actions)[0] action = np.random.choice(avail_actions_ind) actions.append(action) reward, terminated, _ = env.step(actions) episode_reward += reward print("Total reward in episode {} = {}".format(e, episode_reward)) env.close() if __name__ == "__main__": main()对于上述代码， 参考 SMAC - StarCraft Multi-Agent Challenge使用Pytorch在StarCraft II 星际争霸2上实现多智能体强化学习算法 |
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