夺宝奇谋：竞技版

此环境是 Atari 环境的一部分。请先阅读该页面以获取一般信息。

导入	from pettingzoo.atari import entombed_competitive_v3
动作	离散
并行 API	是
手动控制	否
智能体	agents= ['first_0', 'second_0']
智能体	2
动作形状	(1,)
动作值	[0,17]
观测形状	(210, 160, 3)
观测值	(0,255)

《夺宝奇谋》的竞技版是一场比拼谁坚持最久的竞赛。

你需要快速向下穿越一个持续生成的迷宫，你只能看到其中的一部分。如果你被困住，你就输了。请注意，你很容易发现自己身处死胡同，只有使用稀有道具才能逃脱。此外，还有危险的僵尸潜伏在你周围，需要避开。每当你的对手死亡时，你获得 +1 的奖励，你的对手获得 -1 的奖励。

《夺宝奇谋》官方手册

环境参数

环境参数对所有 Atari 环境都通用，并在基础 Atari 文档中进行了描述。

动作空间

在任何给定回合中，智能体可以从 18 种动作中选择一种。

动作	行为
0	无操作
1	射击
2	向上移动
3	向右移动
4	向左移动
5	向下移动
6	向上偏右移动
7	向上偏左移动
8	向下偏右移动
9	向下偏左移动
10	向上射击
11	向右射击
12	向左射击
13	向下射击
14	向上偏右射击
15	向上偏左射击
16	向下偏右射击
17	向下偏左射击

版本历史

• v3：最小动作空间 (1.18.0)

• v2：整个 API 的重大更改，修复了《夺宝奇谋》的奖励 (1.4.0)

• v1：修复了所有环境处理过早死亡的方式 (1.3.0)

• v0：初始版本发布 (1.0.0)

用法

AEC

from pettingzoo.atari import entombed_competitive_v3

env = entombed_competitive_v3.env(render_mode="human")
env.reset(seed=42)

for agent in env.agent_iter():
    observation, reward, termination, truncation, info = env.last()

    if termination or truncation:
        action = None
    else:
        # this is where you would insert your policy
        action = env.action_space(agent).sample()

    env.step(action)
env.close()

并行

from pettingzoo.atari import entombed_competitive_v3

env = entombed_competitive_v3.parallel_env(render_mode="human")
observations, infos = env.reset()

while env.agents:
    # this is where you would insert your policy
    actions = {agent: env.action_space(agent).sample() for agent in env.agents}

    observations, rewards, terminations, truncations, infos = env.step(actions)
env.close()

API

class pettingzoo.atari.entombed_competitive.entombed_competitive.raw_env(**kwargs)