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Umfassende パフォーマンス可視化-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von パフォーマンス可視化-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

パフォーマンス可視化

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning ermöglicht kollaboratives Multi-Agenten-Reinforcement-Lernen mit anpassbaren Umgebungen und integrierten Schulungswerkzeugen.
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    Was ist CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning ist eine Open-Source-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Multi-Agenten-Reinforcement-Lernprojekte zu vereinfachen. Sie bietet Gerüststrukturen für Umgebungen, modulare Agentendefinitionen, anpassbare Belohnungsfunktionen und eine Sammlung integrierter Algorithmen wie DQN, PPO und A3C, die für kollaborative Aufgaben angepasst sind. Benutzer können Szenarien definieren, Trainingsschleifen verwalten, Metriken protokollieren und Ergebnisse visualisieren. Das Framework unterstützt die dynamische Konfiguration von Agententeams und Belohnungsteilungsstrategien, was die Prototypenentwicklung, Bewertung und Optimierung kooperativer KI-Lösungen in verschiedenen Domänen erleichtert.
    CrewAI-Learning Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Umgebungsgerüst
    • Modulare Agenten- und Politikdefinitionen
    • Anpassbare Belohnungsvermittlung
    • Integrierte RL-Algorithmen (DQN, PPO, A3C)
    • Szenariotemplating und dynamische Konfigurationen
    • Management der Trainingsschleife und Callbacks
    • Leistungsprotokollierung und Visualisierung

  • MARO

    Eine Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Plattform, die anpassbare Lieferketten-Simulationsumgebungen anbietet, um KI-Agenten effektiv zu trainieren und zu bewerten.
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    Was ist MARO?
    MARO (Multi-Agent Resource Optimization) ist ein Python-basiertes Framework, das die Entwicklung und Bewertung von Multi-Agenten-Reinforcement-Learning-Agenten in Szenarien wie Lieferkette, Logistik und Ressourcenmanagement unterstützt. Es umfasst Vorlagen für Inventarmanagement, LKW-Planung, Cross-Docking, Containervermietung und mehr. MARO bietet eine einheitliche Agent-API, eingebaute Tracker für Experiment-Logging, parallele Simulationsmöglichkeiten für groß angelegte Trainings und Visualisierungstools zur Leistungsanalyse. Die Plattform ist modular, erweiterbar und integriert mit populären RL-Bibliotheken, was reproduzierbare Forschung und schnelle Prototypenerstellung für KI-gesteuerte Optimierungslösungen ermöglicht.
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