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建筑类网站建设,wordpress批量提交表单,android开发软件下载,家庭室内装修设计公司构建多智能体环境：从对抗到个性化奖励 1. 对抗性自我博弈 在多智能体训练中，对抗性自我博弈是一种强大的方法。以 ML - Agents 的 Banana 环境为例，该环境中有多个智能体在场景中随机游走并收集香蕉，同时智能体还配备了激光指针，可使被击中的对手在数秒内失去行动能力。…构建多智能体环境：从对抗到个性化奖励1. 对抗性自我博弈在多智能体训练中，对抗性自我博弈是一种强大的方法。以 ML - Agents 的 Banana 环境为例，该环境中有多个智能体在场景中随机游走并收集香蕉，同时智能体还配备了激光指针，可使被击中的对手在数秒内失去行动能力。操作步骤如下：1. 从Assets | ML - Agents | Examples | BananaCollectors | Scenes文件夹中打开 Banana 场景。2. 选择并禁用额外的训练区域RLArea(1)到RLArea(3)。3. 选择RLArea中的五个智能体（Agent,Agent(1),Agent(2),Agent(3),Agent(4)）。4. 将Banana Agent | Brain从BananaPlayer切换到BananaLearning。5. 选择Academy并将Banana Academy | Brains | Control属性设置为Enabled。6. 在编辑器中选择Banana Agent