Umfassende Benchmarking agent policies-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von Benchmarking agent policies-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

Benchmarking agent policies

  • Open-Source-Rahmenwerk basierend auf PyTorch, das die CommNet-Architektur für Multi-Agenten-Verstärkungslernen mit inter-agent Kommunikation implementiert und kollaborative Entscheidungsfindung ermöglicht.
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    Was ist CommNet?
    CommNet ist eine forschungsorientierte Bibliothek, die die CommNet-Architektur implementiert und es mehreren Agenten erlaubt, Hidden-States bei jedem Zeitschritt zu teilen und Aktionen in kooperativen Umgebungen zu koordinieren. Es beinhaltet PyTorch-Modell-Definitionen, Trainings- und Evaluierungsskripte, Umgebungswrapper für OpenAI Gym und Utilities zur Anpassung der Kommunikationskanäle, Agentenzahlen und Netzwerktiefen. Forscher und Entwickler können CommNet nutzen, um Inter-Agent-Kommunikationsstrategien bei Navigations-, Verfolgungs- und Ressourcen-Sammelaufgaben zu prototypisieren und zu benchmarken.
    CommNet Hauptfunktionen
    • PyTorch-Implementierung der CommNet-Architektur
    • Kommunikationsmodul für Hidden-States zwischen Agenten
    • Konfigurierbare Netzwerkebenen und Agentenzahlen
    • Trainings- und Evaluierungsskripte
    • Wrapper für OpenAI Gym
    • Logging- und Checkpoint-Utilities
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