MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
0 BewertungenMultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw ist ein Open-Source-Framework, das die Forschung im Bereich Mehragenten-Reinforcement-Learning in der StarCraft II-Umgebung erleichtert. Es bietet Steuerungsschnittstellen auf Rohdatenebene für jeden Agenten, anpassbare Kartenszenarien und Belohnungsformungsfunktionen. Forscher können eigene Agentenarchitekturen, Protokolle für das Logging und Evaluierungspipelines definieren. Das Framework integriert sich nahtlos mit PySC2 und unterstützt skalierbare Trainingsroutinen sowie Echtzeit-Leistungsüberwachung, um Experimente in kooperativen und kompetitiven Mehragenten-Settings zu beschleunigen.
KI-Plattformen & Frameworks
Forschung
Gaming
#KI-Agenten
#StarCraft II KI
#Verstärkendes Lernen
#Multi-Agenten-Systeme
#neuronale Netze
#benutzerdefiniertes KI-Training
#Spielumgebung konfigurieren
#paralleles Training
#kontrahierendes Lernen
#Belohnungsgestaltung
#Einheitenkontrolle
#Szenario-Konfiguration
#Leistungskennzahlen
#Open-source tools
#Forschungstoolkit
#KI-Integration
#Spieleentwicklung
#kooperatives lernen
#Forschung im maschinellen Lernen
#KI-Experimentierung
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw ist ein Open-Source-Framework, das die Forschung im Bereich Mehragenten-Reinforcement-Learning in der StarCraft II-Umgebung erleichtert. Es bietet Steuerungsschnittstellen auf Rohdatenebene für jeden Agenten, anpassbare Kartenszenarien und Belohnungsformungsfunktionen. Forscher können eigene Agentenarchitekturen, Protokolle für das Logging und Evaluierungspipelines definieren. Das Framework integriert sich nahtlos mit PySC2 und unterstützt skalierbare Trainingsroutinen sowie Echtzeit-Leistungsüberwachung, um Experimente in kooperativen und kompetitiven Mehragenten-Settings zu beschleunigen.
KI-Plattformen & Frameworks
Forschung
Gaming
#KI-Agenten
#StarCraft II KI
#Verstärkendes Lernen
#Multi-Agenten-Systeme
#neuronale Netze
#benutzerdefiniertes KI-Training
#Spielumgebung konfigurieren
#paralleles Training
#kontrahierendes Lernen
#Belohnungsgestaltung
#Einheitenkontrolle
#Szenario-Konfiguration
#Leistungskennzahlen
#Open-source tools
#Forschungstoolkit
#KI-Integration
#Spieleentwicklung
#kooperatives lernen
#Forschung im maschinellen Lernen
#KI-Experimentierung
...
Ausgewählt
Was ist MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw?
MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw bietet ein vollständiges Toolkit zum Entwickeln, Trainieren und Bewerten mehrerer KI-Agenten in StarCraft II. Es stellt Low-Level-Kontrollen für Einheitenbewegung, Zielverfolgung und Fähigkeiten bereit und erlaubt gleichzeitig eine flexible Belohnungs- und Szenarienkonfiguration. Nutzer können eigene neuronale Netzwerkarchitekturen integrieren, Team-Strategien definieren und Metriken aufzeichnen. Basierend auf PySC2 unterstützt es paralleles Training, Checkpointing und Visualisierung, was es ideal für Forschung im Bereich kooperatives und adversariales multi-agenten Reinforcement Learning macht.
Wer wird MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw verwenden?
- Forschende im Bereich Reinforcement Learning
- Game AI Entwickler
- Akademische Dozenten
- Masterstudierende im Bereich KI
- Wettbewerbsteam für KI
Wie verwendet man MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub auf Ihren Rechner.
- Schritt 2: Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten, einschließlich StarCraft II, PySC2, TensorFlow/PyTorch.
- Schritt 3: Konfigurieren Sie Kartenszenarien und Belohnungsfunktionen in den Konfigurationsdateien.
- Schritt 4: Definieren oder importieren Sie Ihre Agentenpolitik-Netzwerke im Agentenordner.
- Schritt 5: Starten Sie das Trainingsskript für Multi-Agenten-RL-Experimente.
- Schritt 6: Überwachen Sie Logs und Metriken mit den integrierten Visualisierungstools.
- Schritt 7: Bewerten Sie trainierte Agenten auf eigenen oder Benchmark-Karten.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
Die Hauptfunktionen
- Rohsteuerung einzelner Einheiten via PySC2
- Anpassbare Multi-Agenten-Szenarienkonfigurationen
- Flexible Belohnungsformung und Umwelthüllungen
- Logging, Checkpointing und Leistungsvisualisierung
- Parallele Trainings- und Evaluierungs-Pipelines
Die Vorteile
- Beschleunigt die Forschung im Bereich Mehragenten-RL in StarCraft II
- Hochgradig erweiterbar für individuelle Architekturen
- Unterstützt groß angelegte parallele Experimente
- Nahtlose Integration mit gängigen RL-Bibliotheken
- Open-Source und Community-getrieben
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
- Akademische Forschung im kooperativen und kompetitiven Multi-Agenten-Lernen
- Benchmarking neuer MARL-Algorithmen auf StarCraft II-Karten
- Lehre des Multi-Agenten-Reinforcement-Learnings in Universitätskursen
- Vorbereitung auf KI-Wettbewerbe und Strategieentwicklung
FAQs zu MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
Unternehmensinformationen zu MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
- thefirebanks
MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw?
- StarCraft II Learning Environment (SC2LE)
- SMAC (StarCraft Multi-Agent Challenge)
- OpenAI SC2 Gym Environment
- TorchCraft
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Der AI Design Agent automatisiert Arbeitsabläufe und erstellt Bilder, Videos und 3D-Modelle bis zu 10-mal schneller.
KI-gesteuertes Chatbot für Top-OnlyFans-Kreatoren.
Aixbt ist ein tokenisierter KI-Agent, der die Einnahmen über Anwendungen optimiert.
theGist AI Workspace vereint Arbeitsanwendungen mit KI zur Produktivitätssteigerung.
Erstellen Sie Markenvisuals und Texte mit KI, um die E-Commerce-Verkäufe zu steigern.
GPTConsole ist ein KI-Agent, der für reibungslose Gespräche und Aufgabenautomatisierung entwickelt wurde.
GenSphere ist ein KI-Agent, der die Datenanalyse automatisiert und Einblicke für fundierte Entscheidungen bietet.
Nullify automatisiert das gesamte AppSec-Programm für Sicherheitsteams mit KI-gestützten Lösungen.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Langbase ist ein KI-Agent, der effizient Inhalte in natürlicher Sprache generiert und analysiert.
AiTerm: AI Terminalassistent, der natürliche Sprache in Befehle umwandelt.
Erzeugen Sie mühelos faszinierende Fakten mit unserem KI-gestützten Tool.
Automatisieren Sie Ihre Bewerbungen und finden Sie den perfekten Job mit KI-Technologie.
Intellika AI ermöglicht eine nahtlose Automatisierung der Datenanalyse und Berichterstattung für Unternehmen.
ScholarRoll hilft Studenten, Stipendien einfach zu finden und sich zu bewerben.
OneReach AI vereinfacht Interaktionen, indem es das Kundenengagement durch intelligente Nachrichten automatisiert.
Phoenix AI Assistant hilft, Aufgaben durch intelligente Automatisierung und personalisierte Unterstützung zu optimieren.
Flowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model
Macaron ist ein persönlicher KI-Agent, der dir hilft, besser zu leben, indem er Mini-Apps erstellt und sich an das Wichtige erinnert.
KI-Agent, der relevante Forschungspapiere findet, Ergebnisse zusammenfasst, Studien vergleicht und Zitationen exportiert.
Connected Papers ist ein visuelles Tool zur Erkundung ähnlicher akademischer Arbeiten.
Ein ChatGPT-Plugin, das Webseiten und PDFs für interaktive Frage-Antworten und Dokumentensuche via KI aufnimmt.
GetWebsite.Report bietet umfassende Audits und Analysen von Webseiten zur Verbesserung der Leistung und SEO.
Refocus bietet umfassende Online-Kurse an, um Lernenden zu helfen, IT-Fähigkeiten zu erwerben und Arbeitsplätze zu sichern.
Verbinden Sie sich mühelos für Backlink-Austausch und steigern Sie Ihr SEO mit RankChase.
Chatten & erstellen mit Ihrem KI-Begleiter. Bild-zu-Video & KI-Bildgenerator.
Der Research Assistant von Moody's bietet aufschlussreiche Analysen und Forschungskapazitäten für Finanzprofis.
Ein KI-Agent, der Literaturübersichten automatisiert, Arbeiten zusammenfasst und Forschungserkenntnisse für akademische Arbeitsabläufe organisiert.
Automatisieren Sie das Archivieren von Rechnungen mühelos mit Billie für macOS.
UserCue automatisiert Marktforschung mithilfe von KI-gesteuerten Interviews und liefert innerhalb von Stunden Einblicke.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Mirtilla ist ein KI-Agent, der für personalisierte Datenanalyse und Insights konzipiert wurde.
GPT Researcher ist ein KI-Agent, der Literaturübersichten und Forschungsverknüpfungen beschleunigt.
Verwandle Text in Emotion — Klone, designe und erstelle ausdrucksstarke KI-Stimmen in Sekundenschnelle.
Ein KI-Agent, der Minimax und Monte Carlo Baum-Suche nutzt, um die Platzierung von Kacheln und die Punktwertung in Azul zu optimieren.
AGM: AI Game Maker ermöglicht nahtlose Spielentwicklung mit KI-Unterstützung.
Ein RL-basierter KI-Agent, der optimale Wettstrategien lernt, um Heads-up-Limits Texas Hold'em Poker effizient zu spielen.
Ein Open-Source-Verstärkungslernagent, der PPO verwendet, um StarCraft II über DeepMinds PySC2-Umgebung zu trainieren und zu spielen.
Open-Source-Framework zur Implementierung und Bewertung multi-agentenbasierter KI-Strategien in einer klassischen Pacman-Spielumgebung.
BomberManAI ist ein auf Python basierender KI-Agent, der sich autonom in Bomberman-Spielumgebungen navigiert und kämpft und Suchalgorithmen verwendet.
SoccerAgent verwendet Multi-Agenten-Verstärkungslernen, um KI-Spieler für realistische Fußballsimulationen und Strategieoptimierungen zu trainieren.
Erstellen Sie effizient realistische 3D-digitale Menschen mit MetaHuman Creator.
Ein KI-gestützter Dungeon Master, der LLMs nutzt, um dynamische D&D-Erzählungen, Quests und Begegnungen in Echtzeit zu generieren.
All‑in‑one Web‑Studio, das Text und Bilder in Anime‑Kunst, Charaktere, Stimmen und Kurzfilme verwandelt.
Ein Open-Source-RL-Agent für Yu-Gi-Oh-Duelle, der Umweltsimulation, Politikschulung und Strategieoptimierung bietet.
PyGame Learning Environment bietet eine Sammlung von Pygame-basierten RL-Umgebungen zum Trainieren und Bewerten von KI-Agenten in klassischen Spielen.
BotPlayers ist ein Open-Source-Framework, das die Erstellung, das Testen und den Einsatz von KI-Spieleagenten mit Unterstützung für Verstärkendes Lernen ermöglicht.
Gomoku Battle ist ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, KI-Agenten in Gomoku-Spielen zu erstellen, zu testen und gegeneinander antreten zu lassen.
Eine Multi-Agenten-Fußballsimulation mit JADE, bei der KI-Agenten autonom zusammenarbeiten, um in Fußballspielen zu konkurrieren.
FemaleSwitch ist ein KI-gesteuertes Spiel, das die Erfahrungen weiblicher Charaktere verbessert.
Ein KI-Agent, der Pentago Swap spielt, indem er Spielzustände bewertet und optimale Platzierungen unter Verwendung der Monte Carlo Baum Suche auswählt.
Samsung Ballie ist ein mobiler KI-Assistent, der Ihr Zuhause überwacht und interagiert.
AIpacman ist ein Python-Framework, das suchbasierte, feindliche und Verstärkungslernagenten bereitstellt, um das Pac-Man-Spiel zu meistern.