BattleSimulation

目录结构

common 算法所需的常用文件 —— arguments.py 用于配置训练的参数信息 model 训练模型文件

result 训练结果文件夹

data 生成环境所需要的数据源
environment 交互环境目录

——test 测试文件

——arguments.py 用于配置环境相关信息的参数文件
——battle_simulation.py 定义环境交互函数文件
——enemy.py 敌军目标类
——utils.py 常用函数文件
——log_config.py 日志配置文件（未实现） ——data_generation.py 数据生成用于配置

BSPlineNew C++实现的RiskMap和B样条曲线

policy netword agent为具体MARL算法实现

MARL算法参考starry-sky6688/MARL-Algorithm，致谢大佬o.O。

环境配置

1. 安装了miniconda用于生成虚拟环境

2. 安装依赖

pip3 install -r requirements.txt
pip3 install openpyxl

quickstart

python3 main.py

任务中内置了三种难度分别为easy、medium、hard 分别对应environment/arguments.py 中difficulty的参数值为0，1，2 数据皆从data目录中获取，自定义战斗可参考自定义任务配置

自定义任务配置

在config.py文件中可配置TASK_CONFIG的信息

TASK_CONFIG = {
    "total_num": 9,  # 保证下面的设置数量要和total_num相等
    "jammers": {
        "easy": 1,  # 简单难度的干扰机数量
        "medium": 0, # 中等难度的干扰机数量
        "hard": 1 # hard难度的干扰机数量
    },
    "missile_vehicles": { # 导弹车
        "easy": 1,
        "medium": 0,
        "hard": 1
    },
    "radars": { # 雷达
        "easy": 1,
        "medium": 1,
        "hard": 1
    },
    "antiairturrents": { # 防空炮
        "easy": 1,
        "medium": 0,
        "hard": 1
    }
}

修改environment/arguments.py中difficulty参数为值为3，否则自定义任务不生效

若修改了这些目标的数量，需要将environment/arguments.py中的n_jammers,n_radars...修改为对应的数值

common/arguments.py 中 is_plot 设置为True即可打开训练过程中的画图模块

若要选择模型查看模型效果将参数中的load_model设为True，并设定load_model_num为你想要的第几次模型

若要修改作战内部参数也可修改environment/arguments.py文件中的参数，比如基础血量，无人机攻击伤害、无人机攻击范围等

观测空间

1. 无人机自身位置 和视野范围内的所有信息，包括敌军目标，和友军无人机
2. 如何设定才能保持恒定的纬度大小？
   按顺序遍历视野范围内的点：把地图上值代入，超出地图外的点设置为未知

全局状态空间

1. 所有无人机的存活状态
2. 所有target的存活状态

奖励函数设计

1. 移动奖励

计算移动产生的损失和奖励与上次位置相比，产生的位移为损失 用上次位置和本次位置分别计算和指挥所的距离做差，更近则为正奖励， 更远则为负奖励 具体实现在get_move_reward()

2. 攻击奖励

具体实现在get_attack_reward()

日志系统

1. logger.setLevel()：这个方法用于设置日志记录器的全局日志级别。它决定了哪些级别的日志消息将被记录。如果设置了logger.setLevel(logging.INFO)，那么只有INFO级别及以上的日志消息会被记录下来，而DEBUG级别的日志消息将被忽略。
2. console_handler.setLevel()：这个方法用于设置特定处理器的日志级别。它决定了将哪些级别的日志消息发送到该处理器。如果设置了console_handler.setLevel(logging.INFO)，那么只有INFO级别及以上的日志消息会被发送到控制台处理器，而DEBUG级别的日志消息将被忽略。

在示例中，logger.setLevel(logging.INFO)将全局的日志级别设置为INFO级别，意味着只有INFO级别及以上的日志消息会被记录。

而console_handler.setLevel(logging.INFO)将控制台处理器的日志级别设置为INFO级别，意味着只有INFO级别及以上的日志消息会被发送到控制台处理器，而DEBUG级别的日志消息将被忽略。

BSplineNew

环境搭建

用到了外部库jsoncpp、eigen3、画图模块用到了matplotlibcpp(该库只是通过cpp调用matplotlib 所以要保证环境中安装了numpy python3 matplotlib等python库)

sudo apt install libjsoncpp-dev
sudo apt install libeigen3-dev

matplotlibcpp

参考matplotlibcpp 。

quickstart

cd BSplineNew
mkdir build
cmake ..
make
# bin目录下会生成相应的测试文件