多智能体强化学习这个领域中，很多Paper都使用的一个环境是——星际争多智能体挑战(StarCraft Multi-Agent Challenge, SMAC)。最近也配置了这个环境，把中间一些步骤记录下来。2022.12.26

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1 环境介绍

1.1 相关论文

《The StarCraft Multi-Agent Challenge》。

1.2 项目代码地址

SMAC github地址：https://github.com/oxwhirl/smac
gitee地址：https://gitee.com/icze1i0n/smac

2 安装过程

按照官方的说明安装，还算顺利，我是在Win系统安装的。

去大陆官网下载《星际争霸II》游戏

安装用pip命令安装smac库，中间pysc2也自动安装好了。

如果星际争霸安装路径不是默认的，需要在系统中添加一个叫做SC2PATH的环境变量，指向安装路径。

设置好后就能跑起来了

3 相关文献下载地址

• IQL: Independent Q-Learning
• QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
• Value-Decomposition Networks For Cooperative Multi-Agent Learning
• Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients
• QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
• Learning Multiagent Communication with Backpropagation
• From Few to More: Large-scale Dynamic Multiagent Curriculum Learning
• Multi-Agent Game Abstraction via Graph Attention Neural Network
• MAVEN: Multi-Agent Variational Exploration

4 算法复现部分结果

下面这些结果印象中是国内一个公司的实验室复现的，github地址在这里。

4.1 2s3z地图

4.2 3m地图

4.3 8m地图