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OpenAI 多智能體強化教習環境(multiagent-particle-envs)詳解1

挑戰極限！全場投注的危險與樂趣

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81. 在直轄領地，西遼都派駐了象徵汗權的沙黑納。這是保持地方穩定的社會管理造度。沙黑納既是地方長平易近，也是管理機構，擁有必然規模的軍事力量，負責處理地方政務戰徵收賦税。成立平易近造的情況，《遼史·西遼始末》有亮確記載，在北庭年夜會七州十八部後，耶律年夜石成立了自己的平易近僚體系。從其年夜臣的職務名稱「六院司」「招討使」「樞稀使」等來看，西遼的平易近造是對遼北南面平易近造度的沿襲，是中央集權戰屬國造度在西遼的延續。

82. 參見：巴託爾德著，張麗譯，《中亞歷史：上冊》，蘭州年夜學出版社，2013年版，第49頁。

84. 參見：張帆著，《論蒙元王晨的「家天下」政治特徵》，《北年夜史學》，2001年第1期，第50-75頁。

86. 榜樣的北方草原青銅器，有環首刀、獸首刀、鈴首刀、鈴首劍、銎納斧、弓形車馬器等等。參見：何毓靈：《殷墟「外來文化因素」鑽研》，《華夏文物》2020年第2期。

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2. 社會責任：博彩業應該關注社會公益事業，積極參與慈善活動，支持教誨、醫療等領域的發鋪。同時，要推動負責任易上FUN博彩，防止已成年人參與賭博活動。

OpenAI 多智能體強化教習環境(multiagent-particle-envs)詳解1

multiagent-particle-envs 是 OpenAI 開源的多智能體學習環境。

一、安裝

Link：

(以上內容摘自：

簡稱小球環境，也是MADDPG用的環境，基本上可以看做是較為複雜的 gridworld 的環境。在這個環境涵蓋了ma裏的 競爭/協作/通訊 場景，你可以根據你的需要設置agent的數量，選擇他們要完成的任務，譬如協作進言彼此抓捕，碰撞等，你也能夠繼啓某一個環境來改寫自己的任務。狀態信息重要包羅智能體的坐標/方向/速率等，這些小球的的原始動作空間是 連續型 的，不過在類屬性裏有個可以 強造進言離散 的設置，可以把它打開以後小球的動作就可以被離散為幾個方向的移動了。此外，在這個環境中，小球之間的碰撞都都是模擬剛體的實際碰撞，通過計算動量，受力等來計算速率戰位移。

兩、simple_world_comm環境詳解 1、各類實體屬性： 2、實體任務：

被捕食者 ：在捕食者的攔截下，哄騙森林及障礙物來儘能夠的靠近食品。

食品 ：被捕食者的目標，靠近可獲患上獎勵，獎勵年夜小與靠近的距離有關。

樹林 ：可以對進入自身內部的智能體供應掩護，敵方無法獲取單位的位置坐標，除了非兩個智能體位於統一個樹林

地標 ：不成通過的阻礙物。

三、需訓練的智能體：

捕食者：4個，需要有必然協同本事，通過阻礙被捕食者獲取獎勵，速率較急，但數量較多。

原論文中6個智能體分別用MADDPG算法來訓練。 易上分EFUN體育 。

4、觀測狀態

見文件：multiagent-particle-envs/multiagent/scenarios/simple_world_comm.py

捕食者的觀測狀態為1*34的向量，具體為自身的速率(x戰y兩個方向，2)+自身的位置(x戰y兩個方向，2)+所有地標與自己的相對位置(地標位置-自身位置，10)+其他智能體與自己的相對位置(其他智能體位置-自身位置，10)+被捕食者的速率(4)+自身是否在樹林裏(2)+交換信息(4)，數據花腔float32，Box(34,)。非領導者的交換信息直接繼啓領導者的。

5、動作空間

領導者：MultiDiscrete2，1*9維的向量。第一名無操作，2-5位給定智能體x,y正負方向上的減速率，6-9位為交換信息。

即，速率為（0，0）；位置為（0.28664831， 0.451448）。

採取的動作為：

下一時刻狀態輸出為：

六、創建、運言、顯示環境的殘缺代碼

需要留意的是，按照環境默認設置，done_n永遠為 false，即環境永遠不會結束，所以需要自己設定最年夜循環次數。

Texas Hold’em was first played in the early 1900s in the state of Texas. It was a variation of the popular card game, Poker. The game quickly gained popularity among cowboys, gamblers, and adventurers who roamed the Wild West. Its simple rules and exciting gameplay made it a favorite pastime in saloons and gambling houses.

人戰：24番

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