2010年2月4日 · We make use of special RL units which never automatically start attacking the enemy. Here is the step-by-step guide on how to create new RL units based on existing SC2 units, Add the map information in smac_maps.py, The newly designed RL units have new ids which need to be handled in starcraft2.py.

SMAC 是一个用于在暴雪星际争霸2上进行多智能体协同强化学习（MARL）的环境。 为智能体与星际争霸2的交互提供了友好的接口，方便开发者观察和执行行动。 专注于分散的微观操作方案，其中游戏的每个智能体均由单独的 RL agent控制。 库. 安装主要包括两部分： 因为SMAC是基于星际争霸游戏引擎的，所以我们还需要安装StarCraft II，官方指定的版本为SC2.4.10，并且不同版本之间的算法性能测试不一样。 对于 Linux. export SC2PATH=<sc2/installation/path> 命令将 …

2019年2月11日 · In this paper, we propose the StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC) as a benchmark problem to fill this gap. SMAC is based on the popular real-time strategy game StarCraft II and focuses on micromanagement challenges where each unit is controlled by an independent agent that must act based on local observations.

SMAC是 WhiRL 的环境，用于基于暴雪的《星际争霸II》 RTS游戏进行协作式多主体强化学习（MARL）研究。 SMAC利用暴雪的 StarCraft II 机器学习API和 DeepMind 的 PySC2，为自治代理与StarCraft II交互，获取观察和执行动作提供了便捷的界面。 与PySC2不同，SMAC专注于 分散的微观操作方案，其中游戏的 每个单元均由单独的RL代理商控制。 在战斗中，适当的微单位数量可以最大程度地增加对敌方单位的伤害，同时使所受到的伤害最小化，并且需要一系列技能。 …

smac 是一个用于在暴雪星际争霸2上进行多智能体协同强化学习（marl）的环境。 SMAC 用了暴雪星际争霸2 的机器学习 API 和 DeepMind 的PySC2 为智能体与星际争霸2的交互提供了友好的接口，方便开发者观察和执行行动。

SMAC is built using the StarCraft II game engine, creating a testbed for research in cooperative MARL where each game unit is an independent RL agent. The StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC) is a benchmark that provides elements of partial observability, challenging dynamics, and high-dimensional observation spaces.

SMACv2 is an update to Whirl’s Starcraft Multi-Agent Challenge, which is a benchmark for research in the field of cooperative multi-agent reinforcement learning. SMAC and SMACv2 both focus on decentralised micromanagement scenarios in StarCraft II, rather than the full game.

smac是离散动作空间的环境; 每一帧可执行的动作包含： 攻击【敌军id】（如果是医疗运输舰就是治疗） 移动【东/南/西/北】（只能攻击射击范围内的地方单位） 停止; 无动作（只有死亡的单位才能执行这个动作）

2024年9月12日 · 以下是一些常用的多智能体强化学习环境，它们涵盖了多种任务类型，如协作、对抗、竞争等，帮助研究者验证算法的效果。SMAC（StarCraft Multi-Agent Challenge）、 MPE（Multi-Agent Particle Environment）、PettingZoo等_smac环境

This is a competitive task where a centralised RL agent receives RGB pixels as input and performs both macro and micro with the player-level control similar to human players. SMAC, on the other hand, represents a set of cooperative multi-agent micro challenges where each learning agent controls a single military unit. SMAC uses the raw API of ...