Cooperative Search Environment
0 BewertungenDie Cooperative Search Environment ist eine Python-Bibliothek, die die Simulation und das Training mehrerer Agenten in kooperativen Suchaufgaben ermöglicht. Sie unterstützt Teilbeobachtbarkeit, dynamische Kommunikationstopologien, anpassbare Belohnungsfunktionen und integriert sich mit gym-kompatiblen RL-Frameworks für effiziente MARL-Experimente.
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Entwicklungsumgebung
Forschung
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Cooperative Search Environment
Die Cooperative Search Environment ist eine Python-Bibliothek, die die Simulation und das Training mehrerer Agenten in kooperativen Suchaufgaben ermöglicht. Sie unterstützt Teilbeobachtbarkeit, dynamische Kommunikationstopologien, anpassbare Belohnungsfunktionen und integriert sich mit gym-kompatiblen RL-Frameworks für effiziente MARL-Experimente.
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Was ist Cooperative Search Environment?
Die Cooperative Search Environment bietet eine flexible, gym-kompatible Multi-Agent-Verstärkungslern-Umgebung, die auf kooperative Suchaufgaben sowohl in diskreten Raster- als auch in kontinuierlichen Räumen zugeschnitten ist. Agenten arbeiten unter Teilbeobachtung und können Informationen basierend auf anpassbaren Kommunikationstopologien teilen. Das Framework unterstützt vordefinierte Szenarien wie Such- und Rettungsaktionen, dynamische Zielverfolgung und kollaborative Kartierung, mit APIs zum Definieren benutzerdefinierter Umgebungen und Belohnungsstrukturen. Es integriert sich nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 und Ray RLlib, beinhaltet Logging-Utilities zur Leistungsanalyse und bietet integrierte Visualisierungstools für die Echtzeitüberwachung. Forscher können Rastergrößen, Agentenzahlen, Sensorspektren und Belohnungsteilmechanismen anpassen, um Koordinationsstrategien zu bewerten und neue Algorithmen effektiv zu benchmarken.
Wer wird Cooperative Search Environment verwenden?
- Forscher im Bereich Multi-Agenten-RL
- KI-Entwickler
- Akademische Dozenten
- Graduate Students
Wie verwendet man Cooperative Search Environment?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository oder installieren Sie mit pip
- Schritt 2: Importieren Sie das CooperativeSearchEnv-Modul in Python
- Schritt 3: Registrieren Sie die Umgebung mit der gym-API
- Schritt 4: Konfigurieren Sie Szenarioparameter (Rastergröße, Ziele, Kommunikation)
- Schritt 5: Trainieren Sie Agenten mit einem RL-Framework (z.B. Stable Baselines3 oder Ray RLlib)
- Schritt 6: Überwachen Sie das Training und visualisieren Sie das Agentenverhalten mit den integrierten Tools
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Cooperative Search Environment
Die Hauptfunktionen
- Gym-kompatible Multi-Agent-Umgebung
- Konfigurierbare Raster- und Kontinuumszenarien
- Teilbeobachtung und anpassbare Kommunikationstopologien
- Anpassbare Belohungsmechanismen
- Integration mit Stable Baselines3 und Ray RLlib
Die Vorteile
- Erleichtert die Forschung im Bereich kooperatives MARL
- Hochgradig anpassbar und erweiterbar
- Leichte Python-Implementierung
- Einfache Integration in bestehende Workflows
- Enthält Visualisierungs- und Logging-Tools
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Cooperative Search Environment
- Such- und Rettungs-Simulationen
- Forschung zur kollaborativen Zielerkennung
- Benchmarking von Team-Koordinationsalgorithmen
- Curriculum-Learning-Experimente in MARL
FAQs zu Cooperative Search Environment
Unternehmensinformationen zu Cooperative Search Environment
- Scott Barnes
Cooperative Search Environment Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Cooperative Search Environment?
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- PettingZoo MARL environments
- MAgent
- Ray RLlib multi-agent
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