Multi-Agent Miners

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Multi-Agent Miners ist eine Python-Bibliothek, die eine anpassbare rasterbasierte Umgebung für Multi-Agenten-Verstärkungslernen bietet. Agenten können konkurrieren oder zusammenarbeiten, um Ressourcen zu sammeln, was Forschern und Pädagogen ermöglicht, neue MARL-Algorithmen zu benchmarken und zu entwickeln. Kompatibel mit der PettingZoo-API und unterstützend für Visualisierungstools vereinfacht es die Einrichtung der Umgebung und die Experimente für Anfänger und Experten.
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May 06 2025
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Multi-Agent Miners ist eine Python-Bibliothek, die eine anpassbare rasterbasierte Umgebung für Multi-Agenten-Verstärkungslernen bietet. Agenten können konkurrieren oder zusammenarbeiten, um Ressourcen zu sammeln, was Forschern und Pädagogen ermöglicht, neue MARL-Algorithmen zu benchmarken und zu entwickeln. Kompatibel mit der PettingZoo-API und unterstützend für Visualisierungstools vereinfacht es die Einrichtung der Umgebung und die Experimente für Anfänger und Experten.
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Was ist Multi-Agent Miners?

Multi-Agent Miners bietet eine Rasterwelt-Umgebung, in der mehrere autonome Miner-Agenten navigieren, graben und Ressourcen sammeln, während sie miteinander interagieren. Es unterstützt konfigurierbare Karten, Agentenzahlen und Belohnungsstrukturen, sodass Benutzer Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien erstellen können. Das Framework integriert sich mit beliebten RL-Bibliotheken über PettingZoo und bietet standardisierte APIs für Reset-, Schritt- und Rendering-Funktionen. Visualisierungsmodi und Logging-Unterstützung helfen, Verhaltensweisen und Ergebnisse zu analysieren, was es ideal für Forschung, Bildung und Algorithmus-Benchmarking in Multi-Agenten-Verstärkungslernen macht.

Wer wird Multi-Agent Miners verwenden?

  • Verstärkungslern-Forscher
  • KI- und ML-Entwickler
  • Hochschullehrer
  • Graduate-Studenten
  • Algorithmus-Benchmarking-Teams

Wie verwendet man Multi-Agent Miners?

  • Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub.
  • Schritt 2: Installieren Sie Python und die erforderlichen Abhängigkeiten über pip.
  • Schritt 3: Registrieren Sie die Umgebung bei PettingZoo.
  • Schritt 4: Initialisieren und konfigurieren Sie die Agentenparameter in Ihrem Trainingsskript.
  • Schritt 5: Trainieren Sie Agenten mit Ihrem bevorzugten RL-Algorithmus.
  • Schritt 6: Verwenden Sie die render()-Funktion, um die Agenteninteraktionen zu visualisieren.
  • Schritt 7: Analysieren Sie Leistungsmetriken und passen Sie die Einstellungen bei Bedarf an.

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von Multi-Agent Miners

Die Hauptfunktionen

  • Rasterbasierte Multi-Agenten-Umgebung
  • Kooperative und kompetitive Szenarien
  • Kompatibilität mit PettingZoo-API
  • Anpassbare Karten- und Belohnungseinstellungen
  • Visualisierungs- und Logging-Tools

Die Vorteile

  • Standardisierte MARL-Schnittstelle
  • Einfache Einrichtung für Experimente
  • Flexible Szenarienkonfiguration
  • Unterstützt Algorithmus-Benchmarking
  • Bildungsressource für das Unterrichten von RL

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Multi-Agent Miners

  • Benchmarking von Multi-Agenten-RL-Algorithmen
  • Forschung zu kooperativen Agentenverhalten
  • Bildungsdemonstrationen in RL-Kursen
  • Entwicklung von Ressourcenallokationsstrategien
  • Erforschung von kompetitiven Multi-Agenten-Dynamiken

FAQs zu Multi-Agent Miners

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Multi-Agent Miners?

  • PettingZoo Multi-Agent Envs
  • OpenAI Multi-Agent Particle Environment
  • Unity ML-Agents Toolkit
  • Ray RLlib MultiAgent
  • MAgent (Mega-Agent)

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