Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
0 BewertungenDieses Open-Source-Repository bietet Implementierungen von DQN-, PPO- und A2C-Reinforcement-Learning-Agenten, die speziell für PettingZoo-Multi-Agenten-Umgebungen entwickelt wurden. Es enthält Trainingsschleifen, Evaluierungsskripte, Logging über TensorBoard und Hyperparameter-Konfigurationen, um Experimente und Benchmarking in verschiedenen PettingZoo-Spielen zu beschleunigen.
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Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Dieses Open-Source-Repository bietet Implementierungen von DQN-, PPO- und A2C-Reinforcement-Learning-Agenten, die speziell für PettingZoo-Multi-Agenten-Umgebungen entwickelt wurden. Es enthält Trainingsschleifen, Evaluierungsskripte, Logging über TensorBoard und Hyperparameter-Konfigurationen, um Experimente und Benchmarking in verschiedenen PettingZoo-Spielen zu beschleunigen.
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Ausgewählt
Was ist Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
Reinforcement-Learning-Agenten für PettingZoo-Spiele ist eine Python-Bibliothek, die fertige DQN-, PPO- und A2C-Algorithmen für Multi-Agenten-RL in PettingZoo-Umgebungen bereitstellt. Es bietet standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte, konfigurierbare Hyperparameter, integriertes TensorBoard-Logging und Unterstützung für sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsspiele. Forscher und Entwickler können das Repo klonen, Umwelt- und Algorithmus-Parameter anpassen, Training durchführen und Metriken visualisieren, um ihre Multi-Agenten-RL-Experimente schnell zu entwickeln und zu vergleichen.
Wer wird Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games verwenden?
- Reinforcement-Learning-Forscher
- Multi-Agenten-KI-Entwickler
- Master-Studierende in KI/ML
- Game-AI-Ingenieure
- Datenwissenschaftler, die RL erforschen
Wie verwendet man Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
- Schritt 1: Klonen Sie das Repository von GitHub.
- Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt.
- Schritt 3: Wählen Sie eine PettingZoo-Umgebung und einen Algorithmus in den Konfigurationsdateien.
- Schritt 4: Starten Sie das Training: python train.py --env
--algo - Schritt 5: Überwachen Sie Metriken mit TensorBoard.
- Schritt 6: Bewerten Sie gespeicherte Modelle: python evaluate.py --model
.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Die Hauptfunktionen
- Implementierungen von DQN-, PPO- und A2C-Agenten
- Standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte
- Konfigurierbare Hyperparameter
- Integriertes TensorBoard-Logging
- Unterstützung für wettbewerbsfähige und kooperative Multi-Agenten-Spiele
Die Vorteile
- Beschleunigt die Multi-Agenten-RL-Experimente
- Erleichtert Benchmarking in PettingZoo-Umgebungen
- Reproduzierbare Trainings-Workflows
- Modulare Code-Struktur für Erweiterungen
- Eingebaute Visualisierung von Trainingsmetriken
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
- Benchmarking neuer Multi-Agenten-RL-Algorithmen
- Bildungsdemonstrationen von RL-Trainingspipelines
- Prototyping von Spiel-KI-Verhaltensweisen
- Vergleichende Studien zur RL-Algorithm-Performance
- Schnelle Iteration von Umwelt-Agenten-Konfigurationen
FAQs zu Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Unternehmensinformationen zu Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
- Hubert Szydlowski
Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- OpenAI Baselines
- Tianshou
- Dopamine
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