Progetto toy-example per lo studio approfondito e l'implementazione di tecniche di reinforcement learning applicato nel contesto multi-agente.
Scopo del progetto è mostrare le potenzialità del reinforcement learning per svolgere un compito cooperativo tra più agenti; in particolare, vogliamo che due o più agenti riescano, in un contesto ambientale con vari ostacoli e celle non navigabili, a raggiungere delle posizioni "target" in contemporanea per, si suppone, premere pulsanti, azionare leve o svolgere varie azioni.
Per maggiori dettagi, consultare il report dettagliato "MARLproject.pdf".
environment, n = 2, n = 3
Librerie principali necessarie:
-Pygame
-Keras
-Tensorflow