1. 准备工作

1.1 配置环境：

先新建一个环境：
conda create --name PRIMAL python=3.6
新建一个requirements.txt文件，把要安装的包都放进去，再运行 pip install -r requirements安装包：

Cython==0.28.4
gym==0.9.4
Tensorflow==1.13.0
numpy==1.16.0
matplotlib
imageio
tk
networkx

注：源代码中是python3.4 + tf 1.3 + numpy 1.13，但是因为我的pycharm版本较高，不能兼容低版本python，因此我配的是python 3.6；py3.6无法兼容1.3版本的tensorflow，因此我又换成了1.13版本的tf。
3. 如果安装失败，也可以一个一个安装（我采用的方法）
注：直接pip或者conda安装不了gym时，可以尝试以下两种方法：conda install -c conda-forge gym=0.9.4 或者 pip install gym -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装tensorflow出问题时，可以执行以下两句 conda install cudatoolkit=10.0 conda install tensorflow==1.13.1
4. 安装完成后，可以使用conda list命令检查是否都安装上了：
在这里插入图片描述

1.2 调试代码

安装readme文件中的步骤一步一步来：
① 命令行窗口进入cd od_mstar3文件夹，python setup.py build_ext --inplace；报错了error: Unable to find vcvarsall.bat
网上搜了一下，发现是需要安装Visual Studio，并且在安装时需要勾选 C++组件。如果安装时没有勾选，应当在工具栏中重新安装，之后重启就有vcvarsall模块了。参考文章：已安装vs2017 仍然报错Unable to find vcvarsall.bat
然而，装了之后还是报错 o(╥﹏╥)o，参照：关于error: Unable to find vcvarsall.bat，我将msvc9compiler.py文件中的find_vcvarsall函数return改成 return r"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat"
其他参考文章：Unable to find vcvarsall.bat?
改好vcvarsall.bat的bug后，又有了一个新bug： fatal error C1083: 无法打开包括文件: “boost/graph/graph_traits.hpp”: No such file or directory。网上查了一下，这是C++里的BGL库，需要自己下载安装。寻路时会用到它。Boost C++ Libraries 编译安装，oost下载安装编译配置使用指南（含Windows和Linux）
① 在官网中下载了 boost_1_53_.zip，解压运行bootstrap.bat的时候报错了 boost 编译时出错处理：Failed to build Boost.Build engine。查阅了很多资料，还是没解决，于是决定下载最新版本的boost工具包。
安装时再次报错，fatal error C1083: 无法打开包括文件: “corecrt.h，Windows 原生 cmd 窗口下编译 C++（cl命令）出现的问题及解决方法

② 朋友安装的Visual Studio 2022，能够顺利装上boost，因此我也重新安装了vs2022。啊！终于可以啦！！

boost工具安装教程，官方安装教程。

1.3 linux环境安装boost：

！！！！linux环境直接使用sudo apt-get install boost命令就可以安装了！ https://stackoverflow.com/questions/12578499/how-to-install-boost-on-ubuntu

2.代码解析：

2.1 setup.py

按照作者的要求，应该先运行这个文件~
setup.py是调用cpython，用 Python 的语法混合编写 Python 和 C/C++ 代码，提升 Python 速度
调用 C/C++ 代码教程，Cython 基本用法。

本代码中是运行cpython_od_matar.pyx这个文件，其中的find_path(world, init_pos, goals, inflation, time_limit)函数是使用ODrM算法进行探索。ODrM相当于专家，generate a high-quality paths。
输入输出：

    world - matrix specifying obstacles, 1 for obstacle, 0 for free
    init_pos  - [[x, y], ...] specifying start position for each robot
    goals     - [[x, y], ...] specifying goal position for each robot
    inflation - inflation factor for heuristic
    time_limit - time until failure in seconds

    returns:
    [[[x1, y1], ...], [[x2, y2], ...], ...] path in the joint
    configuration space

2.2 A3C_RNN.py

因为pycharm在服务器运行jupyter文件有点麻烦，我将DRLMAPF_A3C_RNN.ipynb文件改成了A3C_RNN.py文件。这部分负责训练模型

2.3 ACNet.py

ACNet.py中的_build_net()函数对应着论文中的网络结构：
在这里插入图片描述

2.4 mapf_gym环境

2.4.1 mapf_gym与mapf_gym_cap区别

继承了gym库，用于搭建环境
奇怪的是，它与mapf_gym_cap.py中代码几乎一样，只是_observe()函数不太一样：
mapf_gym中限制了mag（agent距离goal的位置）的大小，应该就是视野受限吧：
在这里插入图片描述

github中对这两个文件的解释是：
mapf_gym：Multi-agent path planning gym environment, in which agents learn collective path planning
mapf_gym_cap.py：Multi-agent path planning gym environment, with capped goal distance state value for validation in larger environments

看了一下代码，训练的时候调用的是mapf_gym，测试的时候是mapf_gym_cap.py
直接运行这两个代码会报错NameError: name 'coordinationRatio' is not defined，没查到coordinationRatio这个函数是干什么的，我就把对应的代码print(coordinationRatio(env))注释掉了。

2.4.2 搭建环境

A3C_RNN.py中创建环境：gym=mapf_gym.MAPFEnv(num_agents=n, world0=world[0],goals0=world[1])

2.5 mapgenerator.py

利用tk()库，生成环境，即手动设置obstacle，agent的位置
在这里插入图片描述

2.6 primal_testing.py

加载模型，进行测试，报错[Errno 2] No such file or directory: 'saved_environments/4_agents_10_size_0_density_id_0_environment.npy'，没找到哪里会生成这个文件呀。

2.7 unittest

报错：pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to "None"，网上说直接在终端跑就行了
But，在终端跑，也报错your graphic drives do not support OpenGL 2.0，网上查了一下，得有GPU才行。

① 试试这个方法：用虚拟形式的图像渲染方式在server端启动虚拟化的图形渲染；没有用。。。
② 再试试这个pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to “None” ，装了一半发现也需要GPU才行

重新看了看代码，发现作者一开始是注释掉了from gym.envs.classic_control import rendering 这个包，于是我也注释掉了。。。可是注释掉之后，就看不见图形化界面了啊。

GroupLock.py

负责多线程：
Python多线程编程(一）：threading 模块 Thread 类的用法详解
 Python 多线程编程(二):threading 模块中 Lock 类的用法详解
 【python】详解threading模块：Condition类的使用（三）

3.报错合集：

报错 Connection to Python debugger failed: Socket operation on nonsocket: configureBlocking
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 解决办法：重新安装numpy和tensorflow
运行mapgenerator.py代码时报错：TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable，解决办法手动指定显示设备： ① 终端输入printenv grep DISPLAY，查看版本，我这边输出是localhost:10.0；② 再将root = Tk()改成root = Tk(screenName = ':10.0') ③ import的部分加上import matplotlib，matplotlib.use('Agg')