# test

**Repository Path**: feiyijing/test

## Basic Information

- **Project Name**: test
- **Description**: 111111111111111111111
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-10
- **Last Updated**: 2026-05-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# SAGIN 5-UAV MARL (rate / snapshot)

面向灾害救援场景的空天地一体化网络（SAGIN）仿真环境与多智能体强化学习（MARL）训练/评估代码。

- 环境：`envs/sagin_env_5uav.py`（5 UAV + 任务点采集 + 多跳上传）
- 任务模式：`rate`（持续吞吐）与 `snapshot`（一次性拍照覆盖+上传）
- 算法：SAC / MASAC(MA) / MADDPG(MA) / MAPPO(MA)

实验设计细节见：

- `docs/实验设计.md`
- `docs/论文设计与路线图.md`
- `docs/实现清单.md`

## 安装

建议使用带 PyTorch 的 conda 环境（你当前用的是 `feifei`）。

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 快速开始

### 1) Sanity（无训练）

```bash
python scripts/sanity_check_5uav.py --task-mode snapshot
```

如果你要跑论文主线里更强调组网拓扑与协同中继的环境，建议直接加：

```bash
python scripts/sanity_check_5uav.py --task-mode snapshot --env-profile topology_critical
```

### 2) 训练（示例：SAC）

```bash
python algorithms/sac.py --episodes 200 --task-mode snapshot
```

如果你要跑“拓扑协同强化版”环境：

```bash
python algorithms/masac_ma.py --episodes 400 --task-mode snapshot --env-profile topology_critical
```

### 3) 评估对比（三算法 best checkpoint）

```bash
python visualization/compare_algorithms_5uav.py --task-mode snapshot
```

## 多 seed 实验（训练 + 归档 + 对比）

```bash
chmod +x scripts/run_3algos_multiseed.zsh
RUN_NAME=exp1 EPISODES=800 SEEDS="1 2 3 4 5" TASK_MODE=snapshot ./scripts/run_3algos_multiseed.zsh
```

汇总一个 run：

```bash
python scripts/summarize_multiseed_results.py --run-dir outputs/runs/5uav/exp1
```

## 目录结构

```text
algorithms/      # 训练入口（SAC / MASAC(MA) / MADDPG(MA)）
envs/            # Gymnasium 环境（5-UAV）
scripts/         # sanity、多 seed 运行与清理脚本
visualization/   # 学习曲线与 best-checkpoint 对比评估
outputs/         # 训练/评估产物（gitignored）
docs/            # 设计文档
```

## 输出（outputs/）

- `outputs/models/`：模型权重（`*.pth`）
- `outputs/rewards/`：训练 reward 序列（`*_rewards.json`）
- `outputs/metadata/`：实验元数据（算法、环境配置、seed、关键超参）
- `outputs/figures/`：对比图与指标文本
- `outputs/runs/`：多 seed 归档（由 `scripts/run_3algos_multiseed.zsh` 生成）

## 清理产物

```bash
chmod +x scripts/clean_outputs.zsh
./scripts/clean_outputs.zsh
```