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Swarm-Foraging-Q-Learn：多智能体Q学习动态网格觅食
Swarm-Foraging-Q-Learn是一款基于多智能体Q学习算法的动态网格觅食模拟工具，支持多智能体协同训练、动态环境适配与可视化调试，适合AI实训教学与强化学习研究。可导出ONNX模型集成至ComfyUI工作流。
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项目定位
「Q-Learning Swarm Foraging 2026」是一个基于多智能体强化学习的群体觅食模拟项目，用于在动态网格环境中训练智能体团队协作完成觅食任务。该项目适合作为AI实训教学案例，帮助学习者理解多智能体系统的行为调控与Q-learning算法的收敛特性。
核心功能亮点
- 多智能体协同训练：支持同时启动多个Q-learning智能体，在共享网格中自主分配觅食目标，通过奖励函数引导协作避让与资源采集。
- 动态环境适配：网格内食物资源随机刷新，障碍物可随时间变化，智能体需实时调整策略以适应非平稳场景。
- 可视化调试工具：提供训练过程的Q-table热力图、奖励曲线及觅食路径回放，便于分析策略学习中的瓶颈。
- 参数模块可插拔：学习率、折扣因子、探索率等超参数均可在配置文件中修改，支持对比实验与调参练习。
适用场景
- AI实训课程中讲解多智能体强化学习的基本原理与Q-learning实现。
- 科研人员快速搭建群体决策基线，测试不同奖励塑造机制的效果。
- 对RL感兴趣的开发者自主练习，通过修改网格大小、智能体数量等参数观察系统变化。
上手提示
- 项目基于Python 3.10+开发，需安装NumPy、Matplotlib和Gymnasium库。
- 首次运行建议使用默认的5x5网格+2个智能体设定，观察约2000个episode后觅食效率是否稳定提升。
- 若需在ComfyUI中集成该工作流，可参考项目附带的ComfyUI节点封装说明，将训练后的策略导出为ONNX模型供其他节点调用。
注意：训练时间受网格规模与智能体数量影响，建议在独立GPU环境或CPU多核模式下运行。
作者/来源：jaimasih05-commits
常见问题
Swarm-Foraging-Q-Learn适合哪些用户使用？
该工具适合AI实训课程中讲解多智能体强化学习原理，也适合科研人员构建群体决策基线，以及RL爱好者通过修改参数观察系统变化。
运行Swarm-Foraging-Q-Learn需要什么环境？
项目基于Python 3.10+，需安装NumPy、Matplotlib和Gymnasium库。首次可使用默认5x5网格+2个智能体设定，约2000个episode后观察觅食效率提升。
能否将训练后的策略集成到ComfyUI中？
可以。项目附带了ComfyUI节点封装说明，支持将训练后的策略导出为ONNX模型，供其他ComfyUI节点调用。
训练时间受哪些因素影响？
训练时间受网格规模与智能体数量影响，建议在独立GPU环境或CPU多核模式下运行，参数模块可插拔便于对比实验。
该工具支持哪些可视化调试功能？
提供训练过程的Q-table热力图、奖励曲线及觅食路径回放，便于分析策略学习瓶颈，帮助理解Q-learning收敛特性。