Решение проблемы рендеринга пользовательской среды Ray при моделировании Freeze-Tag

Проблемы рендеринга пользовательских сред с помощью Ray и PyGame

Создание пользовательских сред на Python для сложных симуляций, таких как замораживание тегов, часто может привести к непредвиденным проблемам, особенно при сочетании с такими средами, как Ray, для многоагентного обучения. В этом сценарии пользователь создал среду спортзала с помощью PyGame, чтобы имитировать ситуацию с зависанием тега, но сталкивается с проблемами при попытке отобразить среду во время тренировки.

Фундаментальная проблема заключается в том, что симуляция не отображается должным образом и генерирует множество окон PyGame, что усложняет процесс обучения. Несмотря на то, что другие аспекты среды спортзала работают должным образом при использовании различных методов, алгоритм многоагентной оптимизации проксимальной политики Рэя (MAPPO), по-видимому, создает эти проблемы.

Ray — прекрасная среда для распределенного обучения, но для того, чтобы она хорошо работала с такими библиотеками рендеринга, как PyGame, требуется тщательное управление генерацией окон и изменениями рендеринга. Без решения этих проблем процесс обучения может быть остановлен, что приведет к разочаровывающим результатам для разработчиков.

В следующем обсуждении мы рассмотрим вероятные причины этих трудностей с рендерингом и предложим конкретные исправления, чтобы обеспечить плавное моделирование. Кроме того, мы рассмотрим, как избежать создания множества экземпляров окон, сохраняя при этом работоспособность дисплея PyGame для обучения MAPPO в Ray.

Понимание процесса рендеринга и обучения в Ray с помощью PyGame

Предлагаемые сценарии предназначены для решения двух основных проблем, возникающих при рендеринге индивидуальной среды спортзала с использованием метода оптимизации многоагентной проксимальной политики Рэя (MAPPO). Первая проблема не позволяет создавать многочисленные окна PyGame. Эта проблема решается путем обеспечения того, чтобы отображение PyGame инициализировалось только один раз с использованием осторожной логики построения окон. Мы используем pygame.display.set_mode() функция в рамках проверки того, был ли инициализирован дисплей, чтобы гарантировать, что во время обучения создается только одно окно.

Вторая ключевая возможность – оказывать метод, который отображает текущее состояние среды на каждом временном этапе. Агенты в окружающей среде изображаются с помощью pygame.draw.circle(), их положение и цвет постоянно меняются в зависимости от их состояния. Это позволяет вам увидеть, какие агенты заморожены, а какие все еще активны в сценарии замораживания тегов. pygame.display.flip() Метод обновляет отображение после каждого шага рендеринга, гарантируя, что среда отображает текущее состояние агентов.

В сценарии также показано, как включить пользовательскую среду в Ray. env_creator функция регистрирует среду с помощью Ray через Register_env() функция. Алгоритмы обучения Рэя теперь могут обнаруживать и использовать настроенную среду с замораживающими тегами. Кроме того, скрипт использует луч.инит() основать компанию Ray и гарантировать, что обучение можно будет распределить между несколькими работниками. Однако в этой схеме используется только один исполнитель развертывания, чтобы минимизировать сложность, связанную с рендерингом окон с помощью многочисленных исполнителей.

Наконец, в цикле обучения используется алгоритм.поезд() функция, выполняющая процедуру обучения для заданного количества эпизодов и временных шагов. Результаты каждой итерации дают важную информацию о производительности агентов, включая такие показатели, как среднее вознаграждение и общие потери. Настройка таких параметров, как rollout_fragment_length и train_batch_size может улучшить тренировочный процесс. Этот сценарий является модульным и адаптируемым, поэтому его можно использовать для решения различных задач многоагентного обучения с подкреплением, включающих Ray и 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()

Улучшение многоагентного обучения Рэя за счет правильного рендеринга среды

Важнейшим компонентом эффективной интеграции MAPPO Рэя в специализированную среду является обеспечение безупречной совместной работы рендеринга и управления агентами. В сценарии с несколькими агентами, таком как замораживание тегов, визуальный ввод имеет решающее значение для отладки и наблюдения за активностью агента. Основная трудность рендеринга часто связана с тем, как управляются окна PyGame во время обучения. Чтобы предотвратить открытие большого количества окон, одним из эффективных способов является управление запуском окна PyGame с помощью условных проверок. Это гарантирует, что среда отображается правильно и без чрезмерных затрат.

Еще одним ключевым моментом является то, как поведение агентов учитывается в моделировании. Внедрения Рэя определяют, как опыт разных временных интервалов собирается и используется для обучения агентов. Когда каждый агент предпринимает действие, представление должно отражать его новые позиции и состояния. PyGame's pygame.display.flip() Команда здесь жизненно важна, поскольку она меняет экран в режиме реального времени, позволяя нам отслеживать движения и статусы всех агентов на протяжении всей симуляции.

Еще одним ключевым шагом в этом процессе является оптимизация интерфейса между Ray и PyGame. Способность Рэя выполнять распределенные вычисления впечатляет, но ею необходимо правильно управлять при использовании в контекстах, требующих визуального рендеринга. Использование Рэя create_env_on_local_worker В качестве аргумента среда создается локально для рабочего, выполняющего рендеринг, что предотвращает конкуренцию нескольких рабочих процессов за открытые окна. Такое сочетание распределенного обучения и точного рендеринга приводит к успешной симуляции, которую можно легко расширить для одновременного обучения нескольких агентов.