Go to file
2025-01-25 18:31:39 +01:00
CoPO@86975e924d Added repo 2025-01-25 18:08:24 +01:00
report chore: split repo into code and report parth 2024-10-27 20:38:11 +01:00
.gitignore chore: split repo into code and report parth 2024-10-27 20:38:11 +01:00
.gitmodules Added repo 2025-01-25 18:08:24 +01:00
README.md how to train agent 2025-01-25 18:31:39 +01:00

USD

Task:

Zapoznaj się z MetaDrive. Wytrenuj co najmniej dwóch różnych agentów wykorzystując algorytmy wieloagentowe (MA), na co najmniej trzech różnych mapach. Omów otrzymane wyniki oraz zwizualizuj działanie wytrenowanych agentów.

Setup

conda create -n copo python=3.7
conda activate copo

# Install MetaDrive version 0.2.5
pip install git+https://github.com/metadriverse/metadrive.git@releases/0.2.5

pip install torch

git clone https://github.com/decisionforce/CoPO
cd CoPO/copo_code
pip install -e .

pip install -U ray==1.2.0 "ray[rllib]==1.2.0"
pip install -U "numpy<1.24.0"
pip uninstall opencv-python
pip uninstall opencv-python-headless
pip install opencv-python==4.5.5.64
pip install pydantic==1.9.0

How to train a RL agents

cd CoPo/copo_code/copo/
python train_all_cl.py --exp-name my_cl

Training process 4.7h

python train_all_ippo.py --exp-name my_ippo

Training process 7.3h