Memecahkan Masalah Rendering Lingkungan Kustom Ray dalam Simulasi Freeze-Tag

Tantangan dalam Merender Lingkungan Kustom dengan Ray dan PyGame

Membuat lingkungan khusus dengan Python untuk simulasi rumit seperti freeze-tag sering kali dapat mengakibatkan masalah yang tidak terduga, terutama saat digabungkan dengan kerangka kerja seperti Ray untuk pelatihan multi-agen. Dalam skenario ini, pengguna membuat lingkungan gym dengan PyGame untuk meniru situasi tag beku, namun mengalami masalah saat mencoba merender lingkungan selama pelatihan.

Masalah mendasarnya adalah simulasi tidak ditampilkan sebagaimana mestinya dan menghasilkan banyak jendela PyGame, sehingga mempersulit proses pelatihan. Meskipun aspek lain dari lingkungan gym berfungsi dengan baik dengan berbagai metode, algoritme Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO) Ray tampaknya menimbulkan masalah ini.

Ray adalah kerangka kerja yang bagus untuk pelatihan terdistribusi, tetapi membuatnya berfungsi dengan baik dengan perpustakaan rendering seperti PyGame memerlukan pengelolaan yang cermat terhadap pembuatan jendela dan perubahan rendering. Tanpa menyelesaikan masalah ini, proses pelatihan mungkin terhenti, sehingga mengakibatkan frustrasi bagi pengembang.

Dalam diskusi berikut, kita akan melihat kemungkinan penyebab kesulitan rendering ini dan memberikan perbaikan khusus untuk memastikan simulasi yang lancar. Selain itu, kita akan melihat cara menghindari pembuatan banyak instance jendela sekaligus menjaga tampilan PyGame berfungsi untuk pelatihan MAPPO di Ray.

Memahami Proses Rendering dan Pelatihan di Ray dengan PyGame

Skrip yang ditawarkan dimaksudkan untuk mengatasi dua tantangan utama yang dihadapi saat merender lingkungan gym yang dipesan lebih dahulu menggunakan teknik Multi-Agent Proximal Policy Optimization (MAPPO) Ray. Masalah pertama mencegah pembuatan banyak jendela PyGame. Hal ini diatasi dengan memastikan bahwa tampilan PyGame hanya diinisialisasi satu kali menggunakan logika konstruksi jendela yang hati-hati. Kami menggunakan pygame.display.set_mode() berfungsi dalam memeriksa apakah tampilan telah diinisialisasi untuk memastikan bahwa hanya satu jendela yang dibuat selama pelatihan.

Kemampuan kunci kedua adalah memberikan metode, yang menampilkan keadaan lingkungan saat ini di setiap langkah waktu. Agen-agen di lingkungan digambarkan menggunakan pygame.draw.lingkaran(), dengan posisi dan warnanya terus berubah bergantung pada negara bagiannya. Hal ini memungkinkan Anda melihat agen mana yang dibekukan dan mana yang masih aktif dalam skenario tag beku. Itu pygame.display.flip() metode menyegarkan tampilan setelah setiap langkah rendering, memastikan bahwa lingkungan mewakili status agen saat ini.

Skrip ini juga menunjukkan cara memasukkan lingkungan khusus ke dalam Ray. Itu env_creator fungsi mendaftarkan lingkungan dengan Ray melalui daftar_env() fungsi. Algoritme pelatihan Ray sekarang dapat mendeteksi dan menggunakan lingkungan tag beku yang disesuaikan. Selanjutnya skrip menggunakan sinar.init() untuk mendirikan Ray dan memastikan bahwa pelatihan dapat didistribusikan ke beberapa pekerja. Namun, dalam pengaturan ini hanya satu pekerja peluncuran yang digunakan untuk meminimalkan kompleksitas yang terkait dengan rendering jendela di banyak pekerja.

Terakhir, loop pelatihan memanfaatkan algo.kereta() fungsi, yang menjalankan prosedur pelatihan untuk jumlah episode dan langkah waktu yang disediakan. Hasil setiap iterasi memberikan umpan balik penting pada kinerja agen, termasuk metrik seperti imbalan rata-rata dan kerugian total. Menyesuaikan pengaturan seperti rollout_fragment_length Dan train_batch_size dapat meningkatkan proses pelatihan. Skrip ini bersifat modular dan mudah beradaptasi, sehingga dapat digunakan untuk berbagai masalah pembelajaran penguatan multi-agen yang melibatkan Ray dan 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()

Meningkatkan Pelatihan Multi-Agen Ray dengan Rendering Lingkungan yang Tepat

Komponen penting dalam mengintegrasikan MAPPO Ray secara efektif dalam lingkungan yang dipesan lebih dahulu adalah memastikan bahwa rendering dan manajemen agen bekerja sama dengan sempurna. Dalam skenario multi-agen seperti freeze-tag, masukan visual sangat penting untuk melakukan debug dan mengamati aktivitas agen. Kesulitan utama dalam rendering sering kali terkait dengan cara pengelolaan jendela PyGame selama pelatihan. Untuk mencegah pembukaan banyak jendela, salah satu metode yang dapat dilakukan adalah mengelola startup jendela PyGame dengan pemeriksaan bersyarat. Hal ini menjamin bahwa lingkungan berfungsi dengan baik dan tanpa overhead yang berlebihan.

Pertimbangan penting lainnya adalah bagaimana perilaku agen dimasukkan ke dalam simulasi. Peluncuran Ray menentukan bagaimana pengalaman dari rentang waktu yang berbeda dikumpulkan dan digunakan untuk mendidik agen. Ketika setiap agen mengambil tindakan, representasinya harus mencerminkan posisi dan keadaan baru mereka. milik PyGame pygame.display.flip() Perintah sangat penting di sini karena mengubah layar secara real-time, memungkinkan kita melacak pergerakan dan status semua agen selama simulasi.

Langkah penting lainnya dalam proses ini adalah mengoptimalkan antarmuka antara Ray dan PyGame. Kapasitas Ray untuk menangani penghitungan terdistribusi sangat mengesankan, namun harus dikelola dengan baik bila digunakan dalam konteks yang memerlukan rendering visual. Menggunakan Ray create_env_on_local_worker argumennya, lingkungan dibangun secara lokal pada pekerja yang melakukan rendering, mencegah beberapa pekerja bersaing untuk mendapatkan jendela yang terbuka. Perpaduan antara pembelajaran terdistribusi dan rendering yang akurat menghasilkan simulasi sukses yang dapat dengan mudah diperluas untuk mengajar beberapa agen sekaligus.