Mean-Field MARL
0 BewertungenMean-Field MARL ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die für Multi-Agenten-Verstärkungslernen unter Verwendung von Mean-Field-Approximationen entwickelt wurde. Sie bietet Implementierungen von Mean-Field-Q-Learning-Algorithmen und Benchmarks in verschiedenen Umgebungen. Entwickler und Forscher können Experimente einfach konfigurieren, skalierbares Training mit Hunderten von Agenten durchführen und Strategien mit integrierten Metriken bewerten. Die Bibliothek unterstützt modulare Umweltintegration, reproduzierbare Experimente und Leistungsvisualisierung durch standardisierte Pipelines.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
Forschung
#Multi-Agent-Verstärkungslernen
#Mean-Field-Q-Learning
#skalierbares KI-Training
#PyTorch-Framework
#Modellierung von Agenteninteraktionen
#GPU-Beschleunigung für RL
#Umgebungswrapper
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#Visualisierung von Belohnungen
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#KI-Forschungstools
#Training im großen Maßstab
#anpassbare RL-Umgebungen
#Bewertungsmetriken
#Verstärkendes Lernen in Python
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Mean-Field MARL
Mean-Field MARL ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die für Multi-Agenten-Verstärkungslernen unter Verwendung von Mean-Field-Approximationen entwickelt wurde. Sie bietet Implementierungen von Mean-Field-Q-Learning-Algorithmen und Benchmarks in verschiedenen Umgebungen. Entwickler und Forscher können Experimente einfach konfigurieren, skalierbares Training mit Hunderten von Agenten durchführen und Strategien mit integrierten Metriken bewerten. Die Bibliothek unterstützt modulare Umweltintegration, reproduzierbare Experimente und Leistungsvisualisierung durch standardisierte Pipelines.
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Was ist Mean-Field MARL?
Mean-Field MARL bietet einen robusten Python-Rahmen für die Implementierung und Bewertung von Mean-Field-Multien-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen. Es approximiert groß angelegte Agenteninteraktionen, indem es die durchschnittlichen Effekte benachbarter Agenten mittels Mean-Field-Q-Learning modelliert. Die Bibliothek umfasst Umgebungs-Wrapper, Agenten-Politikmodule, Trainingsschleifen und Bewertungsmesswerte, die skalierbares Training mit Hunderten von Agenten ermöglichen. Basierend auf PyTorch für GPU-Beschleunigung unterstützt es anpassbare Umgebungen wie Particle World und Gridworld. Modulares Design ermöglicht einfache Erweiterungen mit neuen Algorithmen, während integrierte Logging- und Matplotlib-Visualisierungstools Belohnungen, Verlustkurven und Mean-Field-Verteilungen verfolgen. Beispielskripte und Dokumentation führen Benutzer durch Einrichtung, Experimentskonfiguration und Ergebnisanalyse, ideal für Forschung und Prototyping groß angelegter Multi-Agenten-Systeme.
Wer wird Mean-Field MARL verwenden?
- Forscher im Bereich Multi-Agenten-Verstärkungslernen
- KI/ML-Ingenieure, die groß angelegte Simulationen erstellen
- Akademiker, die RL-Algorithmen lehren
- Aufstrebende Studierende in KI und Robotik
Wie verwendet man Mean-Field MARL?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub (git clone https://github.com/Adriano-7/mean-field-marl).
- Schritt 2: Installieren Sie die Abhängigkeiten (pip install -r requirements.txt).
- Schritt 3: Konfigurieren Sie die Umgebung und Hyperparameter in der Konfigurationsdatei.
- Schritt 4: Wählen oder fügen Sie eine unterstützte Umgebung hinzu (z.B. Particle World, Gridworld).
- Schritt 5: Führen Sie das Trainingsskript aus (python train.py --config config.yaml).
- Schritt 6: Überwachen Sie den Trainingsfortschritt mit integrierten Logs und Matplotlib-Diagrammen.
- Schritt 7: Bewerten Sie Strategien mit Bewertungs-Skripten und exportieren Sie Ergebnisse in TensorBoard.
- Schritt 8: Passen Sie Algorithmen oder Umgebungen durch Erweiterung des modularen Codes an.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Mean-Field MARL
Die Hauptfunktionen
- Implementierungen von Mean-Field-Q-Learning-Algorithmen
- Umgebungs-Wrapper für Particle World und Gridworld
- Skalierbare Trainingspipelines für Hunderte von Agenten
- Modulare Politiken, Trainings- und Bewertungsmodule
- GPU-Beschleunigung basierend auf PyTorch
- Integriertes Logging und Matplotlib-Visualisierung
Die Vorteile
- Skaliert Multi-Agenten-RL effizient auf große Populationen
- Reproduzierbare Experimente mit standardisierten Pipelines
- Einfache Integration von Umgebungen und Erweiterung von Algorithmen
- Umfassende Dokumentation und Beispielskripte
- Leistungsüberwachung durch Diagramme und TensorBoard
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Mean-Field MARL
- Forschung zur groß angelegten Multi-Agenten-Koordination
- Benchmarking von Mean-Field-RL-Algorithmen
- Akademische Kurse und Laborübungen
- Prototyping und Testen neuer MARL-Ansätze
FAQs zu Mean-Field MARL
Unternehmensinformationen zu Mean-Field MARL
Mean-Field MARL Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Mean-Field MARL?
- Ray RLlib (MultiAgentRL)
- PettingZoo
- Mava
- OpenAI Multi-Agent Particle Environments
- MAgent
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