【源码】基于深度强化学习的多智能体协同追踪系统

项目简介

本项目致力于实现基于深度强化学习的多智能体协同追踪系统。借助深度Q学习网络（DQN）和策略梯度等方法，训练智能体在二维地图环境中开展追踪围捕任务。项目涵盖环境定义、策略训练、模型加载与测试、图形界面展示等部分。

项目的主要特性和功能

1. 环境定义：构建基于网格的地图环境，包含障碍物、智能体、目标点等。
2. 策略训练：运用深度Q学习（DQN）和策略梯度等方法对智能体进行协同追踪训练。
3. 模型加载与测试：加载已训练好的模型开展测试，并统计测试结果。
4. 图形界面展示：提供基于tkinter的图形界面，用以展示迷宫环境和智能体的移动过程。
5. 经验回放：实现经验回放缓冲区，用于存储和采样强化学习中的经验数据。
6. 可视化工具：利用matplotlib绘制学习过程中的奖励曲线。

安装使用步骤

安装依赖

本项目依赖以下库：numpy、tkinter、matplotlib等。可以通过pip进行安装。 bash pip install numpy matplotlib

运行步骤

1. 环境准备：创建地图环境，定义障碍物、智能体、目标点等。
2. 策略训练：使用提供的策略训练方法训练智能体。
3. 模型测试：加载已训练的模型进行测试，观察智能体的性能。
4. 图形界面展示：运行图形界面展示程序，观察智能体的移动过程。
5. 经验回放与可视化：使用经验回放缓冲区存储和采样经验数据，使用matplotlib绘制奖励曲线。

注意事项

1. 确保所有依赖库已正确安装。
2. 在运行程序前，确认地图环境和智能体配置的正确性。
3. 在测试阶段，确保已加载正确的模型权重。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】