MADDPG（MPE） 介绍MPE环境安装教程
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环境列表环境更换和修改
MADDPG（MPE） 介绍MPE（Multi-Agent Particle Environment）是由 OpenAI 开源的一款多智能体强化学习实验平台，以 OpenAI 的 gym 为基础，使用 Python 编写而成。它创造了一个简单的多智能体粒子世界，粒子们可以进行连续的观察和离散的动作。
MPE环境安装教程 前期准备
在GitHub网站下载MPE的安装包：https://github.com/openai/multiagent-particle-envs.git
是安装在python环境下的。所以安装前要先装好python，不过我个人是安装anaconda，通过conda创建虚拟环境，好处是便于创建我们需要的不同版本的python环境，很方便，不用重复安装不同版本的python（强烈推荐）。
conda虚拟环境的配置，可以参考这篇教程(Windows 10 Anaconda 安装和使用 （最详细）)
MPE 安装包介绍GitHub源码分为环境和算法两个部分：
Multi-Agent Particle EnvironmentMulti-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) MPE 安装环境要求
下载 Multi-Agent Particle Environment 源码，阅读 README.md 可知需要先配置：
python（3.5.4），openAI gym(0.10.5),tensorflow(1.8.0),numpy(1.14.5)我用的是Pycharm+python3.6(用conda配置的虚拟环境python3.6) 开始安装
1.然后在 Pycharm 自带的 terminal 或进入 cmd，打开终端，将路径cd到multiagent-particle-envs文件夹下（即含有setup.py文件的文件夹下）
执行
pip install -e .
multiagent环境安装完成。
2.同样的，将路径再cd到maddpg文件夹下（即含有setup.py文件的文件夹下），执行
`pip install -e` .
maddpg安装完成。具体如下图所示：
3.将路径加入到path中：打开~/.bashrc，将multiagent-particle-envs下的bin的路径添加到path里面
环境测试安装完成后，输入测试命令.
cd到/maddpg/experiments文件夹下：
cd experiments
运行train.py文件，默认环境为simple先在该目录下进行切换：
python train.py --scenario simple
具体如下图所示：
如果出现如下画面表示环境安装成功：
注意：第一遍运行的时候，训练时只会出现训练数据，如下所示：
第一遍运行没有动画，运行完毕，如果是simple的话，需要将第14行代码的False 改为Ture ,再重新运行一遍才会出现实时动画。
MPE环境介绍 环境列表 环境更换和修改更换环境可以直接再train文件中，修改环境名称修改环境可以参考这篇（[MADDPG多智能体算法实现]），然后修改适合自己训练的环境。
