Scalable MADDPG
0 BewertungenDer skalierbare MADDPG ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die eine skalierbare Implementierung des Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient-Algorithmus bietet. Sie unterstützt zentrales Training mit dezentraler Ausführung, anpassbare Umgebungen und modulare neuronale Netzwerkarchitekturen. Forscher und Ingenieure können die Skripte und Vorlagen nutzen, um kooperative oder wettbewerbsfähige Multi-Agenten-Verstärkungslern-Szenarien zu trainieren und zu bewerten, z. B. in Robotik, Verkehrssteuerung und Spiel-KI.
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Entwicklungsumgebung
Tool-Bibliotheken
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Scalable MADDPG
Der skalierbare MADDPG ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die eine skalierbare Implementierung des Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient-Algorithmus bietet. Sie unterstützt zentrales Training mit dezentraler Ausführung, anpassbare Umgebungen und modulare neuronale Netzwerkarchitekturen. Forscher und Ingenieure können die Skripte und Vorlagen nutzen, um kooperative oder wettbewerbsfähige Multi-Agenten-Verstärkungslern-Szenarien zu trainieren und zu bewerten, z. B. in Robotik, Verkehrssteuerung und Spiel-KI.
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Ausgewählt
Was ist Scalable MADDPG?
Skalierbarer MADDPG ist ein forschungsorientierter Rahmen für Multi-Agenten-Verstärkungslernen und bietet eine skalierbare Implementierung des MADDPG-Algorithmus. Er verfügt über zentrale Kritiker während des Trainings und unabhängige Akteure in der Laufzeit für Stabilität und Effizienz. Die Bibliothek enthält Python-Skripte zur Definition benutzerdefinierter Umgebungen, Konfiguration von Netzwerkarchitekturen und Anpassung von Hyperparametern. Benutzer können mehrere Agenten parallel trainieren, Metriken überwachen und Lernkurven visualisieren. Er integriert sich mit OpenAI Gym-ähnlichen Umgebungen und unterstützt GPU-Beschleunigung via TensorFlow. Durch modulare Komponenten ermöglicht skalierbarer MADDPG flexible Experimente bei kooperativen, wettbewerbsorientierten oder gemischten Multi-Agenten-Tasks, erleichtert schnelle Prototypenerstellung und Benchmarking.
Wer wird Scalable MADDPG verwenden?
- Reinforcement Learning Forscher
- Machine-Learning-Ingenieure
- KI-Entwickler
- Wissenschaftler und Studierende im Bereich KI
Wie verwendet man Scalable MADDPG?
- Schritt 1: Repository von GitHub klonen: git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
- Schritt 2: Abhängigkeiten installieren: pip install -r requirements.txt
- Schritt 3: Umgebungsparameter in Konfigurationsdateien für Ihre Aufgabe anpassen
- Schritt 4: Training starten: python train.py --env your_env --config config.yaml
- Schritt 5: Trainingslogs überwachen und Ergebnisse via TensorBoard visualisieren
- Schritt 6: Trainierte Agenten bewerten: python evaluate.py --model pfad/zur/checkpoint --env your_env
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Scalable MADDPG
Die Hauptfunktionen
- Skalierbares Multi-Agenten-Training mit MADDPG
- Zentrales Training und dezentrale Ausführung
- Modulare neuronale Netzwerkarchitektur
- Umgebungsunabhängige Python-API
- TensorBoard-Logging und Visualisierung
- GPU-Beschleunigung via TensorFlow
Die Vorteile
- Einfache Anpassung von Agenten und Umgebungen
- Reproduzierbare Experiment-Setups
- Unterstützung für kooperative und wettbewerbsorientierte Aufgaben
- Open-Source und forschungsorientiert
- Ermöglicht schnelle Prototypenerstellung und Benchmarking
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Scalable MADDPG
- Kooperative Robotik-koordination
- Multi-Agenten-Verkehrsampelsteuerung
- Entwicklung von wettbewerbsfähiger Spiel-KI
- Verteilte Ressourcenallokationssimulationen
- Parallele Ausbildung autonomer Fahrzeuge
FAQs zu Scalable MADDPG
Unternehmensinformationen zu Scalable MADDPG
- livey
Scalable MADDPG Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Scalable MADDPG?
- OpenAI Baselines
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- PettingZoo with MARL algorithms
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