multiagent-env
0 Bewertungenmultiagent-env bietet Forschern und Entwicklern ein flexibles Python-Rahmenwerk zum Simulieren und Benchmarking von Multi-Agenten-Verstärkungslernaufgaben. Es bietet eine gym-ähnliche Schnittstelle zum Erstellen und Verwalten kooperativer, wettbewerbsorientierter und gemischter Szenarien, vollständig mit anpassbaren Belohnungsstrukturen, Beobachtungsräumen und Render-Optionen. Das Repository enthält mehrere Beispielumgebungen und unterstützt eine einfache Integration mit beliebten RL-Bibliotheken.
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multiagent-env
multiagent-env bietet Forschern und Entwicklern ein flexibles Python-Rahmenwerk zum Simulieren und Benchmarking von Multi-Agenten-Verstärkungslernaufgaben. Es bietet eine gym-ähnliche Schnittstelle zum Erstellen und Verwalten kooperativer, wettbewerbsorientierter und gemischter Szenarien, vollständig mit anpassbaren Belohnungsstrukturen, Beobachtungsräumen und Render-Optionen. Das Repository enthält mehrere Beispielumgebungen und unterstützt eine einfache Integration mit beliebten RL-Bibliotheken.
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Was ist multiagent-env?
multiagent-env ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung und Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslern-Umgebungen vereinfacht. Nutzer können sowohl kooperative als auch adversariale Szenarien definieren, indem sie Agentenzahl, Aktions- und Beobachtungsräume, Belohnungsfunktionen und die Dynamik der Umwelt festlegen. Es unterstützt Echtzeitvisualisierung, konfigurierbares Rendering und einfache Integration mit Python-basierten RL-Frameworks wie Stable Baselines und RLlib. Das modulare Design ermöglicht eine schnelle Prototypentwicklung neuer Szenarien und einen einfachen Vergleich von Multi-Agenten-Algorithmen.
Wer wird multiagent-env verwenden?
- Forscher im Bereich Multi-Agenten RL
- Maschinenlern-Studenten
- Akademische Lehrkräfte
- RL-Algorithmusentwickler
- Open-Source-Mitwirkende
Wie verwendet man multiagent-env?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub oder installieren Sie es per pip.
- Schritt 2: Importieren Sie das Umgebungsmodul in Ihr Python-Skript.
- Schritt 3: Erstellen Sie ein Szenario anhand des Namens oder mit Ihrer eigenen Konfiguration.
- Schritt 4: Setzen Sie die Umgebung zurück und führen Sie Simulationsschritte aus, um Beobachtungen, Aktionen und Belohnungen zu sammeln.
- Schritt 5: Integrieren Sie es in die RL-Trainingsschleife für Politik-Updates.
- Schritt 6: Rendern Sie die Umgebung oder protokollieren Sie Metriken für die Analyse.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von multiagent-env
Die Hauptfunktionen
- Gym-ähnliche API für Multi-Agenten
- Vorgefertigte kooperative und wettbewerbsorientierte Szenarien
- Anpassbare Aktions- und Beobachtungsräume
- Konfigurierbare Belohnungsfunktionen
- Umgebungs-Rendering und Visualisierung
- Einfache Integration mit populären RL-Bibliotheken
Die Vorteile
- Beschleunigt die Prototypenerstellung im Multi-Agenten-RL
- Standardisierte Schnittstelle für Benchmarking
- Sehr erweiterbar und modular gestaltet
- Unterstützt sowohl kooperative als auch adversariale Aufgaben
- Open-Source mit Beiträgen aus der Community
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von multiagent-env
- Benchmarking von Räuber-Beute-Algorithmen
- Bewertung kooperativer Navigationsstrategien
- Testen von wettbewerbsorientierten Zero-Sum-Umgebungen
- Entwicklung neuer Koordinationsrichtlinien für Multi-Agenten
- Akademische Kurse und Demonstrationen
FAQs zu multiagent-env
Unternehmensinformationen zu multiagent-env
- khajash
multiagent-env Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von multiagent-env?
- PettingZoo
- OpenAI Gym Multi-Agent
- MAgent
- RLlib Multi-Agent
- Multi-Agent Particle Environment (MPE)
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