Once again player with rewards, and added clipping to the params

agents/ppo/agent.py

@@ -8,12 +8,13 @@ class Agent:
 
     def __init__(self, input_dims, n_actions, gamma=0.99, alpha=0.0003,
                  policy_clip=0.2, batch_size=64, N=2048, n_epochs=10,
-                 gae_lambda=0.95, chkpt_dir='tmp/ppo'):
+                 gae_lambda=0.95, entropy_coef=0.001, chkpt_dir='tmp/ppo'):
 
         self.gamma = gamma
         self.policy_clip = policy_clip
         self.n_epochs = n_epochs
         self.gae_lambda = gae_lambda
+        self.entropy_coef = entropy_coef
 
         self.actor = ActorNetwork(
             input_dims, n_actions, alpha, chkpt_dir=chkpt_dir)
@@ -44,6 +45,8 @@ class Agent:
         action = T.squeeze(action).item()
         value = T.squeeze(value).item()
 
+        self.entropy = dist.entropy().mean().item()
+
         return action, probs, value
 
     def learn(self):
@@ -81,8 +84,10 @@ class Agent:
                 new_probs = dist.log_prob(actions)
                 prob_ratio = new_probs.exp() / old_probs.exp()
                 weighted_probs = advantage[batch] * prob_ratio
+
                 weighted_clipped_probs = T.clamp(
                     prob_ratio, 1-self.policy_clip, 1+self.policy_clip)*advantage[batch]
+
                 self.actor_loss = -T.min(weighted_probs,
                                          weighted_clipped_probs).mean()
 
@@ -90,10 +95,27 @@ class Agent:
                 self.critic_loss = (returns - critic_value)**2
                 self.critic_loss = self.critic_loss.mean()
 
-                self.total_loss = self.actor_loss + 0.5*self.critic_loss
+                self.total_loss = self.actor_loss + 0.5 * \
+                    self.critic_loss - self.entropy_coef*self.entropy
+
                 self.actor.optimizer.zero_grad()
                 self.critic.optimizer.zero_grad()
                 self.total_loss.backward()
+
+                # Calculate the gradient norms for both networks
+                actor_grad_norm = T.nn.utils.clip_grad_norm_(
+                    self.actor.parameters(), max_norm=1)
+                critic_grad_norm = T.nn.utils.clip_grad_norm_(
+                    self.critic.parameters(), max_norm=1)
+
+                T.nn.utils.clip_grad_norm_(
+                    self.actor.parameters(), max_norm=1)
+                T.nn.utils.clip_grad_norm_(
+                    self.critic.parameters(), max_norm=1)
+                # Log or print the gradient norms
+                print(f"Actor Gradient Norm: {actor_grad_norm}")
+                print(f"Critic Gradient Norm: {critic_grad_norm}")
+
                 self.actor.optimizer.step()
                 self.critic.optimizer.step()
 

agents/ppo/utils/hyperparams.py

@@ -1,6 +0,0 @@
-# AI setup
-N = 20
-batch_size = 5
-n_epochs = 4
-alpha = 0.0003
-

assets/map/Entities.csv

@@ -5,40 +5,40 @@
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,392,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,391,-1,-1,-1,391,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,391,-1,-1,-1,391,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,391,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,391,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,500,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,500,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,390,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,393,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,391,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,390,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,391,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
--1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,400,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
+-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,393,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1
 -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,392,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1

configs/game/monster_config.py

@@ -1,8 +1,8 @@
 monster_data = {
     'squid': {'id': 1,
-              'health': .1,
+              'health': 100,
-              'exp': 1,
+              'exp': 10,
-              'attack': .5,
+              'attack': 50,
               'attack_type': 'slash',
               'speed': 3,
               'knockback': 20,
@@ -10,19 +10,19 @@ monster_data = {
               'notice_radius': 360},
 
     'raccoon': {'id': 2,
-                'health': .3,
+                'health': 300,
-                'exp': 2.5,
+                'exp': 25,
-                'attack': .8,
+                'attack': 80,
                 'attack_type': 'claw',
                 'speed': 2,
-                'knockback': 20,
+                'knockback': 10,
                 'attack_radius': 120,
                 'notice_radius': 400},
 
     'spirit': {'id': 3,
-               'health': .1,
+               'health': 80,
-               'exp': 1.1,
+               'exp': 11,
-               'attack': .6,
+               'attack': 60,
                'attack_type': 'thunder',
                'speed': 4,
                'knockback': 20,
@@ -30,9 +30,9 @@ monster_data = {
                'notice_radius': 350},
 
     'bamboo': {'id': 4,
-               'health': .07,
+               'health': 70,
-               'exp': 1.2,
+               'exp': 9,
-               'attack': .2,
+               'attack': 20,
                'attack_type': 'leaf_attack',
                'speed': 3,
                'knockback': 20,

configs/game/player_config.py

@@ -1,9 +1,9 @@
 tank_stats = {
     'role_id': 1,
-    'health': 1.5,
+    'health': 150,
-    'energy': .4,
+    'energy': 40,
-    'attack': .7,
+    'attack': 10,
-    'magic': .3,
+    'magic': 3,
     'speed': 3
 }
 
@@ -11,7 +11,7 @@ mage_stats = {
     'role_id': 2,
     'health': 70,
     'energy': 80,
-    'attack': 3,
+    'attack': 7,
     'magic': 6,
     'speed': 5
 }
@@ -20,7 +20,7 @@ warrior_stats = {
     'role_id': 3,
     'health': 100,
     'energy': 60,
-    'attack': 10,
+    'attack': 12,
     'magic': 4,
     'speed': 5
 }

entities/player.py

@@ -61,6 +61,7 @@ class Player(pygame.sprite.Sprite):
                     n_epochs,
                     gae_lambda,
                     chkpt_dir,
+                    entropy_coef,
                     no_load=False):
 
         self.max_num_enemies = len(self.distance_direction_from_enemy)
@@ -77,6 +78,7 @@ class Player(pygame.sprite.Sprite):
             N=N,
             n_epochs=n_epochs,
             gae_lambda=gae_lambda,
+            entropy_coef=entropy_coef,
             chkpt_dir=chkpt_dir
         )
         print(
@@ -150,7 +152,7 @@ class Player(pygame.sprite.Sprite):
 
         def fermi(x, a):
             # Used for rescaling features
-            return 1 / (np.exp(-(x - a)) + 1)
+            return 1 / (np.exp((x - a)) + 1)
 
         def maxwell(x, a):
             # Used for rescaling features
@@ -166,27 +168,32 @@ class Player(pygame.sprite.Sprite):
 
         self.action_features = [self._input.action]
 
-        self.reward_features = [
+        # self.reward = [
-            self.stats.exp,
+        #     np.log(1 + self.stats.exp),
+        #
+        #     fermi(nearest_dist, 50),
+        #
+        #     fermi(
+        #         nearest_enemy.stats.health,
+        #         nearest_enemy.stats.monster_info['health']
+        #     ),
+        #
+        #     maxwell(
+        #         len(self.distance_direction_from_enemy),
+        #         self.max_num_enemies
+        #     ) - 1,
+        #
+        #     - fermi(
+        #         self.stats.health,
+        #         self.stats.stats['health']
+        #     ),
+        # ]
 
-            fermi(nearest_dist, 10),
+        self.reward = self.stats.exp\
-
+            + self.stats.health/self.stats.stats['health'] - 1\
-            fermi(
+            - nearest_dist/np.sqrt(np.sum(self.map_edge))\
-                nearest_enemy.stats.health,
+            - nearest_enemy.stats.health/nearest_enemy.stats.monster_info['health']\
-                nearest_enemy.stats.monster_info['health']
+            - len(self.distance_direction_from_enemy)/self.max_num_enemies
-            ),
-
-            maxwell(
-                len(self.distance_direction_from_enemy),
-                self.max_num_enemies
-            ) - 1,
-
-            - fermi(
-                self.stats.health,
-                self.stats.stats['health']
-            ),
-
-        ]
 
         self.state_features = [
             self.animation.rect.center[0]/self.map_edge[0],
@@ -204,7 +211,7 @@ class Player(pygame.sprite.Sprite):
         for distance, direction, enemy in self.distance_direction_from_enemy:
             enemy_states.extend([
 
-                fermi(distance, 10),
+                distance/np.sqrt(np.sum(self.map_edge)),
 
                 direction[0],
 
@@ -256,17 +263,12 @@ class Player(pygame.sprite.Sprite):
 
     def update(self):
 
-        if not self.is_dead():
-
         self.agent_update()
 
         # Cooldowns and Regen
         self.stats.health_recovery()
         self.stats.energy_recovery()
 
-        else:
-            self.stats.exp = max(-1, self.stats.exp - .1)
-
         # Refresh player based on input and animate
         self.get_status()
         self.animation.animate(

level.py

@@ -91,16 +91,16 @@ class Level:
                             elif col == '700' and self.n_players > 1:
                                 print(f"Prison set at:{(x, y)}")
                         # Generate grass
-                        if style == 'grass':
+                        # if style == 'grass':
-                            random_grass_image = choice(self.graphics['grass'])
+                        #     random_grass_image = choice(self.graphics['grass'])
-
+                        #
-                            Terrain((x, y), [
+                        #     Terrain((x, y), [
-                                self.visible_sprites,
+                        #         self.visible_sprites,
-                                self.obstacle_sprites,
+                        #         self.obstacle_sprites,
-                                self.attackable_sprites
+                        #         self.attackable_sprites
-                            ],
+                        #     ],
-                                'grass',
+                        #         'grass',
-                                random_grass_image)
+                        #         random_grass_image)
 
                         # Generate objects like trees and statues
                         # if style == 'objects':
@@ -171,18 +171,18 @@ class Level:
                     if int(col) != -1:
                         x = col_index * TILESIZE
                         y = row_index * TILESIZE
-                        # Regenerate grass
+                        # # Regenerate grass
-                        if style == 'grass':
+                        # if style == 'grass':
-                            random_grass_image = choice(
+                        #     random_grass_image = choice(
-                                self.graphics['grass'])
+                        #         self.graphics['grass'])
-
+                        #
-                            Terrain((x, y), [
+                        #     Terrain((x, y), [
-                                self.visible_sprites,
+                        #         self.visible_sprites,
-                                self.obstacle_sprites,
+                        #         self.obstacle_sprites,
-                                self.attackable_sprites
+                        #         self.attackable_sprites
-                            ],
+                        #     ],
-                                'grass',
+                        #         'grass',
-                                random_grass_image)
+                        #         random_grass_image)
 
                         if style == 'entities':
 
@@ -309,6 +309,10 @@ class Level:
             debug('PAUSED')
 
         for player in self.player_sprites:
+            if player.is_dead():
+                print('Player dead')
+                player.stats.exp = -10
+                player.update()
                 self.dead_players[player.player_id] = player.is_dead()
 
         self.done = True if (self.dead_players.all() == 1

pneuma.py

@@ -73,6 +73,11 @@ if __name__ == "__main__":
                         default=0.99,
                         help="The gamma parameter for PPO")
 
+    parser.add_argument('--entropy',
+                        type=float,
+                        default=0.001,
+                        help="The entropy coefficient")
+
     parser.add_argument('--alpha',
                         type=float,
                         default=0.0003,
@@ -119,6 +124,7 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # Setup AI stuff
     score_history = np.zeros(shape=(n_players, n_episodes))
+
     best_score = np.zeros(n_players)
 
     actor_loss = np.zeros(shape=(n_players,
@@ -142,6 +148,7 @@ if __name__ == "__main__":
             N=args.horizon,
             n_epochs=args.n_epochs,
             gae_lambda=args.gae_lambda,
+            entropy_coef=args.entropy,
             chkpt_dir=chkpt_path,
             no_load=args.no_load
         )
@@ -189,7 +196,7 @@ if __name__ == "__main__":
         # Gather information about the episode
         for player in game.level.player_sprites:
 
-            score = np.mean(player.reward_features)
+            score = player.reward
 
             # Update score
             score_history[player.player_id][episode] = np.mean(score)
@@ -223,10 +230,10 @@ if __name__ == "__main__":
                 print(f"Models saved to {chkpt_path}")
 
         plt.figure()
-        plt.title("Player Performance")
+        plt.title("Agent Rewards")
         plt.xlabel("Episode")
         plt.ylabel("Score")
-        plt.legend([f"Player {num}" for num in range(n_players)])
+        plt.legend([f"Agent {num}" for num in range(n_players)])
         for player_score in score_history:
             plt.plot(player_score)
         plt.savefig(f"{figure_folder}/score.png")