李小龙
20184522
基于深度强化学习的多智能体游戏的设计与实现
- 任意Linux操作系统
- Mysql数据库
- dotnet core 6.0
- 导入fan.sql数据库文件
- 编译依赖
- 客户端
- Visual Studio 2019
- Unity3D 2020
- .NET Framework 3.0
- 服务端
- MySql.Data包
- 客户端
- 使用方法
- 修改服务端命令台项目Server05下Utils.cs文件中数据库连接字符串
public static string sqlconnect = "data source=127.0.0.1;database=agar;user id=root;password=123456;pooling=true;charset=utf8;";
- 修改服务端命令台项目Server05下Server05.cs文件44行中的IP地址为服务器内网IP
TcpUdpServer tcpServer = new TcpUdpServer("192.168.0.4", 1234);
- 使用Unity3D打开工程文件Myproject2，修改TcpClientCon.cs文件45行中IP为服务器公网IP
string ip = "106.13.226.191";
- 在服务器中启动Server05项目，终端打印出“服务端已开启”代表启动成功
dotnet run Server05.csproj - 在Unity3D中进行调试和发布
- 游戏运行出现输入账号密码页面即为运行成功
- 修改服务端命令台项目Server05下Utils.cs文件中数据库连接字符串
- 编译依赖
- IntelliJ IDEA 2021
- java 11
- 使用方法
- 用IDEA打开Spring Boot项目demo4，修改demo4/src/main/resources/static文件夹中所有html文件中IP地址为服务器公网IP
- 在Maven中依次点击clean，package等待编译结束，将打包好的jar包放在服务器运行
java -jar demo4-0.0.1-SNAPSHOT.jar - 在服务器运行dotnet命令台项目ELOScore
dotnet run ELOScore.csproj - 在浏览器中输入IP:9999出现网站主页面即为运行成功（IP需替换成使用的服务器公网IP）
- 编译依赖
- Visual Studio 2019
- Windows10操作系统
- 使用方法
- 打开WinForm项目MyEnv02
- 通过TeamGame类获取环境
TeamGame env = new TeamGame();
- Reset()函数刷新环境
env.Reset();
- updatastep()函数提交动作
env.updatastep(actions);
- Render()函数可视化本局游戏
env.Render();
- game.players[i].Obs()方法获取编号为i的玩家当前状态
Obs obs = env.game.players[i].Obs();
- 编译依赖
- Visual Studio 2019
- TensorFlow.NET包
- TensorFlow.Keras包
- SciSharp.TensorFlow.Redist-Linux-GPU包
- 硬件环境
- RTX 2080 Ti 11GB显存
- Intel(R) Xeon(R) Platinum 8255C CPU @ 2.50GHz
- 内存45GB
- 使用方法
- 修改命令台项目Trainer01下Utils.cs文件中的模型权重保存路径
public static string save_path = "E:/vsProject/Trainer/";
- 根据硬件设备显存适当修改命令台项目Trainer01下Utils.cs文件中的batch_size防止显存爆炸
public static int batch_size = 128;
- 点击开始运行程序即为开始训练
- 修改命令台项目Trainer01下Utils.cs文件中的模型权重保存路径