这个项目通常使用强化学习 来实现，特别是多智能体强化学习，因为捉迷藏是一个典型的多智能体交互环境,每个智能体的行为都会直接影响其他智能体的奖励。
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下面我将分步为你详细解释如何实现这个项目，包括核心思想、代码框架、关键代码片段以及未来可以改进的方向。
核心思想：多智能体强化学习
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环境：一个由网格组成的地图，有墙壁、障碍物、开放空间。
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智能体：
- 鬼：目标是在最短时间内找到藏家,它的动作是上下左右移动。
- 藏家：目标是尽可能长时间不被找到,它的动作也是上下左右移动。
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状态：对于每个智能体,状态可以包括：
（图片来源网络，侵删）- 自己的坐标。
- 自己的视野范围内的地图信息（周围5x5的格子）。
- （可选）对其他智能体位置的感知（藏家可以听到鬼的声音，知道大概方向）。
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动作：每个智能体在每个时间步可以选择的动作，如：上、下、左、右、不动。
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奖励：这是学习的核心。
- 对于鬼：
- 如果找到藏家，给予一个大的正奖励 (e.g., +100)。
- 每移动一步，给予一个小的负奖励 (e.g., -0.1),鼓励它尽快找到。
- 对于藏家：
- 如果被找到，给予一个大的负奖励 (e.g., -100)。
- 每存活一个时间步，给予一个小的正奖励 (e.g., +0.1),鼓励它尽可能躲藏。
- （可选）如果找到一个更好的藏身处,给予一个小的正奖励。
- 对于鬼：
-
算法：
- MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)：这是目前最流行和效果最好的多智能体强化学习算法之一，它结合了PPO的稳定性和多智能体协作/对抗的思想。
- MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)：另一个经典算法，适用于连续动作空间,但也可以用于离散动作空间。
项目实现步骤
我们将使用一个流行的强化学习框架 Stable Baselines3，并结合其多智能体扩展 Stable Baselines3-Zoo 或 MADRL 库，这里我们以概念性的代码框架和伪代码为主,因为完整实现需要大量的计算资源和调试。
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第1步：环境搭建
我们需要创建一个自定义的 gym.Env 环境,这是整个项目的基础。
import numpy as np
import gym
from gym import spaces
class HideAndSeekEnv(gym.Env):
metadata = {'render.modes': ['human']}
def __init__(self, grid_size=10, num_seekers=1, num_hiders=1):
super(HideAndSeekEnv, self).__init__()
self.grid_size = grid_size
self.num_seekers = num_seekers
self.num_hiders = num_hiders
self.max_steps = 200 # 最大步数，防止无限循环
# 定义动作空间：每个智能体有5个动作 (上, 下, 左, 右, 不动)
self.action_space = spaces.Discrete(5)
# 定义观察空间和动作空间的元组，以容纳多个智能体
# 观察空间可以是一个网格视图，(5, 5, 3) 表示5x5的视野，3个通道(墙壁/空地/其他智能体)
obs_shape = (5, 5, 3)
self.observation_space = spaces.Tuple([spaces.Box(low=0, high=1, shape=obs_shape, dtype=np.float32)] * (num_seekers + num_hiders))
self.reset()
def reset(self):
# 初始化地图 (0=空地, 1=墙)
self.map = np.zeros((self.grid_size, self.grid_size), dtype=int)
# 随机添加一些墙壁
num_walls = int(self.grid_size * self.grid_size * 0.2)
for _ in range(num_walls):
x, y = np.random.randint(0, self.grid_size, 2)
self.map[x, y] = 1
# 初始化智能体位置
self.seeker_pos = []
self.hider_pos = []
# 确保所有智能体初始位置不重叠且不在墙上
all_positions = []
for _ in range(self.num_seekers):
while True:
pos = (np.random.randint(0, self.grid_size), np.random.randint(0, self.grid_size))
if self.map[pos] == 0 and pos not in all_positions:
self.seeker_pos.append(list(pos))
all_positions.append(pos)
break
for _ in range(self.num_hiders):
while True:
pos = (np.random.randint(0, self.grid_size), np.random.randint(0, self.grid_size))
if self.map[pos] == 0 and pos not in all_positions:
self.hider_pos.append(list(pos))
all_positions.append(pos)
break
self.current_step = 0
return self._get_obs()
def _get_obs(self):
# 为每个智能体生成观察
observations = []
# 藏家的观察
for pos in self.hider_pos:
obs = self._get_grid_view(pos, is_hider=True)
observations.append(obs)
# 鬼的观察
for pos in self.seeker_pos:
obs = self._get_grid_view(pos, is_hider=False)
observations.append(obs)
return tuple(observations)
def _get_grid_view(self, pos, is_hider, view_size=5):
# 为单个智能体生成一个以它为中心的网格视图
# view_size x view_size x 3 的数组
# 通道0: 墙壁
# 通道1: 自己
# 通道2: 对手 (如果可见)
view = np.zeros((view_size, view_size, 3))
half_view = view_size // 2
x, y = pos
for i in range(view_size):
for j in range(view_size):
map_x = x - half_view + i
map_y = y - half_view + j
# 检查是否在地图范围内
if 0 <= map_x < self.grid_size and 0 <= map_y < self.grid_size:
# 墙壁通道
view[i, j, 0] = self.map[map_x, map_y]
# 自己通道
view[half_view, half_view, 1] = 1
# 对手通道 (简化版：如果对手在视野内)
# 这里可以加入更复杂的感知逻辑，比如声音、光线等
if is_hider: # 藏家看鬼
for seeker_p in self.seeker_pos:
if map_x == seeker_p[0] and map_y == seeker_p[1]:
view[i, j, 2] = 1
else: # 鬼看藏家
for hider_p in self.hider_pos:
if map_x == hider_p[0] and map_y == hider_p[1]:
view[i, j, 2] = 1
return view
def step(self, actions):
# actions 是一个元组，包含所有智能体的动作
# (action_seeker_0, action_hider_0, action_seeker_1, ...)
new_seeker_pos = []
new_hider_pos = []
# 1. 移动鬼
for i, pos in enumerate(self.seeker_pos):
action = actions[i]
new_pos = self._move(pos, action)
new_seeker_pos.append(new_pos)
# 2. 移动藏家
for i, pos in enumerate(self.hider_pos):
action = actions[self.num_seekers + i]
new_pos = self._move(pos, action)
new_hider_pos.append(new_pos)
self.seeker_pos = new_seeker_pos
self.hider_pos = new_hider_pos
# 3. 计算奖励和完成状态
rewards = []
dones = []
# 为每个智能体计算奖励
for i in range(self.num_seekers):
reward = -0.1 # 每步小惩罚
done = False
# 检查是否找到所有藏家
for seeker_p in self.seeker_pos:
for hider_p in self.hider_pos:
if seeker_p == hider_p:
reward += 100 # 找到大奖赏
done = True
rewards.append(reward)
dones.append(done)
for i in range(self.num_hiders):
reward = 0.1 # 每步小奖励
done = False
# 检查是否被任何鬼找到
for seeker_p in self.seeker_pos:
for hider_p in self.hider_pos:
if seeker_p == hider_p:
reward -= 100 # 被找到大惩罚
done = True
rewards.append(reward)
dones.append(done)
self.current_step += 1
if self.current_step >= self.max_steps:
# 超时，藏家获胜
for i in range(self.num_seekers):
rewards[i] -= 50 # 鬼的超时惩罚
for i in range(self.num_hiders):
rewards[self.num_seekers + i] += 50 # 藏家的超时奖励
dones = [True] * (self.num_seekers + self.num_hiders)
info = {} # 可以添加额外信息
return self._get_obs(), rewards, dones, info
def _move(self, pos, action):
x, y = pos
new_x, new_y = x, y
if action == 0: # 上
new_x = x - 1
elif action == 1: # 下
new_x = x + 1
elif action == 2: # 左
new_y = y - 1
elif action == 3: # 右
new_y = y + 1
# action == 4: 不动
# 检查新位置是否有效 (在地图内且不是墙)
if 0 <= new_x < self.grid_size and 0 <= new_y < self.grid_size and self.map[new_x, new_y] == 0:
return [new_x, new_y]
else:
return pos # 如果移动无效，留在原地
def render(self, mode='human'):
# 用简单的文本渲染游戏状态
print(f"--- Step {self.current_step} ---")
display_map = self.map.copy().astype(str)
for pos in self.seeker_pos:
display_map[pos[0], pos[1]] = 'S' # Seeker
for pos in self.hider_pos:
display_map[pos[0], pos[1]] = 'H' # Hider
print(display_map)
print("-" * 20)
第2步：训练AI模型
现在我们有了环境，接下来使用MAPPO或MADDPG等算法来训练智能体,这里以伪代码形式展示。
import torch
from stable_baselines3 import PPO
from sb3_contrib import MAPPo # 需要安装 sb3-contrib
# 1. 创建环境
env = HideAndSeekEnv(grid_size=15, num_seekers=1, num_hiders=1)
# 2. 定义策略网络
# 对于复杂的观察空间，可以使用CNN
policy_kwargs = dict(
features_extractor_class=stable_baselines3.common.torch_layers.BaseFeaturesExtractor,
features_extractor_kwargs=dict(features_dim=64),
net_arch=[dict(pi=[64, 64], vf=[64, 64])],
activation_fn=torch.nn.ReLU,
)
# 3. 初始化MAPPO算法
# 注意：MAPPO的实现可能略有不同，这里是一个概念性的示例
# 你可能需要使用专门的MARL库，如 `magent` 或 `pettingzoo` 中的环境
# 为了简化，我们假设有一个可以直接使用的MAPPo类
# 实际项目中，更推荐使用像 `PettingZoo` 这样的标准多智能体环境库
# 它已经内置了捉迷藏等环境，并与SB3兼容。
# from pettingzoo.butterfly import pursuit_v4
# env = pursuit_v4.env()
# model = MAPPo("MultiInputPolicy",
# env,
# policy_kwargs=policy_kwargs,
# tensorboard_log="./hide_and_seek_tensorboard/",
# verbose=1,
# learning_rate=0.0003)
# 4. 开始训练
print("Starting training...")
# model.learn(total_timesteps=500000) # 训练50万步
# model.save("hide_and_seek_mappo")
print("Training finished and model saved.")
# 5. 测试训练好的模型
print("Starting testing...")
# model = MAPPo.load("hide_and_seek_mappo")
# obs = env.reset()
# for i in range(1000):
# actions, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
# obs, rewards, dones, info = env.step(actions)
# env.render()
# if all(dones):
# obs = env.reset()
# env.close()
关键挑战与改进方向
- 非平稳性问题：在多智能体学习中，每个智能体都在学习，导致环境不断变化，这被称为“非平稳性”,MAPPO通过使用集中式训练和去中心化执行的范式来缓解这个问题。
- 稀疏奖励：最初的很长一段时间，鬼都得不到正奖励，藏家也得不到负奖励，这会导致学习非常缓慢。
- 解决方案：设计奖励塑形，鬼可以根据与藏家的距离获得奖励（越近奖励越高），藏家可以根据距离鬼的远近获得奖励（越远奖励越高）。
- 可扩展性：当智能体数量增多时，计算量和复杂度会急剧上升。
- 解决方案：使用更高效的算法（如QMIX、VDN等值分解算法），或者设计通信机制,让智能体之间可以协作。
- 观察空间设计：简单的网格视图可能不够，可以加入更丰富的信息，如：
- 声音：藏家可以听到鬼的大致方向,但不知道精确位置。
- 视野遮挡：加入“阴影”或“迷雾”,让智能体只能看到一定范围。
- 动态障碍物：比如会移动的门或巡逻的守卫。
- 更复杂的地图：可以设计具有不同房间的复杂地图，或者有“捷径”和“死胡同”的策略性地图。
更简单的起点：使用现有库
如果你想快速体验，可以直接使用 PettingZoo 库，它提供了标准化的多智能体环境,包括捉迷藏。
pip install pettingzoo
然后你可以直接用 Stable Baselines3 训练它：
from pettingzoo.butterfly import pursuit_v4
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_env
# 创建环境
env = pursuit_v4.env()
# 使用向量化的环境来加速训练
vec_env = make_vec_env(lambda: env, n_envs=4)
# 使用 PPO 训练 (注意：PPO是单智能体算法，在PettingZoo中通过循环控制每个智能体)
# 对于真正的多智能体协作，还是需要MAPPO等算法
model = PPO("MlpPolicy", vec_env, verbose=1, tensorboard_log="./pursuit_v4_tensorboard/")
model.learn(total_timesteps=100000)
# 测试
obs = vec_env.reset()
for i in range(1000):
action, _states = model.predict(obs)
obs, rewards, dones, info = vec_env.step(action)
vec_env.render()
if dones:
break
vec_env.close()
实现一个AI捉迷藏游戏是一个激动人心的项目，它结合了强化学习、多智能体系统和环境设计等多个领域的知识。
核心流程：
- 定义环境：创建
gym.Env，处理状态、动作、奖励和逻辑。 - 选择算法：对于对抗/协作场景,MAPPO是首选。
- 训练与评估：使用RL库进行长时间训练,并观察AI的行为。
- 迭代优化：通过调整奖励函数、观察空间和环境来提升AI的智能水平。
从简单的开始，逐步增加复杂性，是完成这类项目的最佳路径,祝你编码愉快！
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