Rayn mukautetun ympäristön renderöintiongelman ratkaiseminen Freeze-Tag-simulaatiossa

Haasteita mukautettujen ympäristöjen renderöinnissa Rayn ja PyGamen avulla

Mukautettujen ympäristöjen luominen Pythonissa monimutkaisia ​​simulaatioita, kuten freeze-tag, varten voi usein johtaa odottamattomiin ongelmiin, varsinkin kun sitä yhdistetään usean agentin koulutukseen tarkoitettujen puitteiden, kuten Rayn kanssa. Tässä skenaariossa käyttäjä loi PyGamen kanssa kuntosaliympäristön jäljittelemään jäätymistilannetta, mutta törmää ongelmiin yrittäessään renderoida ympäristöä harjoittelun aikana.

Peruskysymys on, että simulaatio ei renderöi odotetulla tavalla ja tuottaa monia PyGame-ikkunoita, mikä vaikeuttaa koulutusprosessia. Vaikka muut kuntosaliympäristön osat toimivat oikein eri menetelmillä, Rayn Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO) -algoritmi näyttää tuovan nämä ongelmat.

Ray on loistava kehys hajautettuun koulutukseen, mutta sen saaminen toimimaan hyvin PyGamen kaltaisten renderöintikirjastojen kanssa edellyttää huolellista ikkunoiden luomisen ja renderöintimuutosten hallintaa. Jos näitä ongelmia ei ratkaista, koulutusprosessi voidaan keskeyttää, mikä johtaa turhautuviin tuloksiin kehittäjille.

Seuraavassa keskustelussa tarkastelemme näiden renderöintiongelmien todennäköisiä syitä ja tarjoamme erityisiä korjauksia saumattoman simulaation varmistamiseksi. Lisäksi tarkastelemme, kuinka vältytään luomasta useita ikkuna-ilmentymiä samalla, kun PyGame-näyttö pysyy toimivana MAPPO-harjoittelua varten Rayssa.

Rayn renderöinti- ja koulutusprosessin ymmärtäminen PyGamen avulla

Tarjotut skriptit on tarkoitettu vastaamaan kahteen päähaasteeseen, jotka kohdataan renderoitaessa räätälöityä kuntosaliympäristöä käyttämällä Rayn Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO) -tekniikkaa. Ensimmäinen ongelma estää useiden PyGame-ikkunoiden luomisen. Tämä korjataan varmistamalla, että PyGame-näyttö alustetaan vain kerran käyttämällä varovaista ikkunanrakennuslogiikkaa. Käytämme pygame.display.set_mode() toiminto tarkistaa, onko näyttö alustettu, jotta varmistetaan, että harjoituksen aikana luodaan vain yksi ikkuna.

Toinen keskeinen ominaisuus on renderöi menetelmä, joka näyttää ympäristön nykyisen tilan jokaisen aikavaiheen ajan. Agentit ympäristössä on kuvattu käyttäen pygame.draw.circle(), joiden sijainti ja väri muuttuvat jatkuvasti tilasta riippuen. Tämän avulla voit nähdä, mitkä agentit ovat jäädytettyinä ja mitkä ovat edelleen aktiivisia jäädytysskenaariossa. The pygame.display.flip() menetelmä päivittää näytön jokaisen renderöintivaiheen jälkeen varmistaen, että ympäristö edustaa agenttien nykyistä tilaa.

Käsikirjoitus näyttää myös kuinka mukautettu ympäristö sisällytetään Rayhin. The env_creator toiminto rekisteröi ympäristön Rayn kautta register_env() toiminto. Rayn harjoitusalgoritmit voivat nyt havaita ja käyttää räätälöityä freeze-tag-ympäristöä. Lisäksi skripti käyttää ray.init() perustaa Ray ja varmistaa, että koulutus voidaan jakaa useille työntekijöille. Tässä järjestelyssä käytetään kuitenkin vain yhtä käyttöönottotyöntekijää minimoimaan monimutkaisuus, joka liittyy useiden työntekijöiden ikkunan hahmontamiseen.

Lopuksi harjoitussilmukka hyödyntää algo.train() toiminto, joka suorittaa harjoitustoimenpiteen annetulle jaksomäärälle ja aikavaiheille. Kunkin iteroinnin tulokset antavat elintärkeää palautetta agenttien suorituskyvystä, mukaan lukien mittarit, kuten keskimääräinen palkkio ja kokonaistappiot. Säädä asetuksia, esim rollout_fragment_length ja junan_erän_koko voi parantaa koulutusprosessia. Tämä skripti on modulaarinen ja mukautuva, joten sitä voidaan käyttää useisiin useiden agenttien vahvistamisoppimisongelmiin, joihin liittyy Ray ja PyGame.

import pygame
from ray import init, shutdown
from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig
from ray.tune.registry import register_env
def render(self):
    if not hasattr(self, 'initialized') or not self.initialized:
        pygame.display.set_mode([1000, 1000])  # Prevent multiple windows
        self.initialized = True
    self.screen.fill((255, 255, 255))
    for agent in self.all_agents:
        color = agent.color if agent.status == 1 else (0, 255, 255)
        pygame.draw.circle(self.screen, color, (agent.x, agent.y), agent.size)
    pygame.display.flip()
def env_creator(config):
    return MyCustomEnv(screen=pygame.display.get_surface())  # Use existing display
register_env("Env_FTP", env_creator)
def train_and_evaluate(time_steps):
    init(ignore_reinit_error=True)
    config = PPOConfig().environment("Env_FTP").rollouts(num_rollout_workers=1)
    algo = config.build()
    for _ in range(episodes):
        results = algo.train()
    shutdown()

import ray
from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig
import pygame
class EnvWithRendering:
    def __init__(self, screen, agents, adversaries, time_steps):
        self.screen = screen
        self.agents = agents
        self.adversaries = adversaries
        self.time_steps = time_steps
    def render(self):
        pygame.init()
        self.screen.fill((255, 255, 255))
        for agent in self.agents:
            color = agent.color if agent.status == 1 else (0, 255, 255)
            pygame.draw.circle(self.screen, color, (agent.x, agent.y), agent.size)
        pygame.display.update()
def env_creator(config):
    return EnvWithRendering(pygame.display.set_mode([1000, 1000]), 5, 2, 500)
ray.init()
register_env("Env_FTP", env_creator)
config = PPOConfig().rollouts(num_rollout_workers=1)
algo = config.build()
algo.train()

Paranna Rayn Multi-Agent -koulutusta oikean ympäristön renderöinnillä

Kriittinen osa Rayn MAPPO:n tehokasta integrointia räätälöityyn ympäristöön on varmistaa, että renderöinti ja agenttien hallinta toimivat yhdessä virheettömästi. Usean agentin skenaariossa, kuten freeze-tag, visuaalinen syöttö on kriittinen virheenkorjauksessa ja agentin toiminnan tarkkailemisessa. Renderöinnin ensisijainen vaikeus liittyy usein siihen, kuinka PyGame-ikkunoita hallitaan harjoituksen aikana. Lukuisten ikkunoiden avaamisen estämiseksi yksi käyttökelpoinen tapa on hallita PyGame-ikkunan käynnistystä ehdollisilla tarkistuksilla. Tämä takaa, että ympäristö toimii asianmukaisesti ja ilman liiallisia yleiskustannuksia.

Toinen keskeinen näkökohta on se, kuinka agenttien käyttäytyminen sisällytetään simulaatioon. Rayn julkaisut sanelevat, kuinka eri aikajaksoista saatuja kokemuksia kerätään ja käytetään agenttien kouluttamiseen. Kun jokainen agentti ryhtyy toimeen, esityksen tulee heijastaa heidän uusia asentojaan ja tilojaan. PyGame pygame.display.flip() komento on tässä tärkeä, koska se muuttaa näyttöä reaaliajassa, jolloin voimme seurata kaikkien agenttien liikkeitä ja tiloja simulaation aikana.

Toinen tärkeä vaihe prosessissa on Rayn ja PyGamen välisen rajapinnan optimointi. Rayn kyky käsitellä hajautettuja laskelmia on vaikuttava, mutta sitä on hallittava oikein, kun sitä käytetään visuaalista renderöintiä vaativissa yhteyksissä. Rayn käyttäminen create_env_on_local_worker argumentin mukaan ympäristö rakentuu paikallisesti renderöinnin tekevän työntekijän varaan, mikä estää useita työntekijöitä kilpailemasta avoimista ikkunoista. Tämä yhdistelmä hajautettua oppimista ja tarkkaa renderöintiä johtaa onnistuneeseen simulaatioon, jota voidaan helposti laajentaa opettamaan useita agentteja kerralla.