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Die besten MADDPGアルゴリズム-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte MADDPGアルゴリズム-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

MADDPGアルゴリズム

  • Multi-Agent Reinforcement Learning

    Eine Open-Source-Plattform zum Training und zur Bewertung kooperativer und wettbewerbsorientierter Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen in verschiedenen Umgebungen.
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    Was ist Multi-Agent Reinforcement Learning?
    Multi-Agenten-Verstärkungslernen von alaamoheb ist eine umfassende Open-Source-Bibliothek, die die Entwicklung, das Training und die Bewertung mehrerer Agenten in gemeinsamen Umgebungen erleichtert. Sie enthält modulare Implementierungen von wertbasierten und politikbasierten Algorithmen wie DQN, PPO, MADDPG und mehr. Das Repository unterstützt die Integration mit OpenAI Gym, Unity ML-Agents und der StarCraft Multi-Agent Challenge, sodass Nutzer sowohl in Forschungsszenarien als auch in realweltinspirierten Szenarien experimentieren können. Mit konfigurierbaren YAML-Experiment-Einstellungen, Protokollierungs-Utilities und Visualisierungstools können Anwender Lernkurven überwachen, Hyperparameter abstimmen und verschiedene Algorithmen vergleichen. Dieses Framework beschleunigt Experimente in kooperativen, wettbewerblichen und gemischten Multi-Agenten-Aufgaben und vereinfacht reproduzierbare Forschung sowie Benchmarking.
    Multi-Agent Reinforcement Learning Hauptfunktionen
    • Implementierungen von DQN, PPO, MADDPG
    • Unterstützung für OpenAI Gym, Unity ML-Agents, SMAC
    • Konfigurierbare YAML-Experimentdateien
    • Protokollierung und TensorBoard-Integration
    • Bewertungs- und Visualisierungstools

  • MADDPG-Keras

    Eine auf Keras basierende Implementierung des Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient für kooperative und wettbewerbliche Multi-Agenten-RL.
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    Was ist MADDPG-Keras?
    MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.
Ausgewählt