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Die neuesten 자원 수집-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten 자원 수집-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

자원 수집

  • Multi-Agent Miners

    Eine RL-Umgebung, die mehrere kooperative und kompetitive Agentenminenarbeiter simuliert, die Ressourcen in einer rasterbasierten Welt für Multi-Agenten-Lernen sammeln.
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    Was ist Multi-Agent Miners?
    Multi-Agent Miners bietet eine Rasterwelt-Umgebung, in der mehrere autonome Miner-Agenten navigieren, graben und Ressourcen sammeln, während sie miteinander interagieren. Es unterstützt konfigurierbare Karten, Agentenzahlen und Belohnungsstrukturen, sodass Benutzer Wettbewerbs- oder Kooperationsszenarien erstellen können. Das Framework integriert sich mit beliebten RL-Bibliotheken über PettingZoo und bietet standardisierte APIs für Reset-, Schritt- und Rendering-Funktionen. Visualisierungsmodi und Logging-Unterstützung helfen, Verhaltensweisen und Ergebnisse zu analysieren, was es ideal für Forschung, Bildung und Algorithmus-Benchmarking in Multi-Agenten-Verstärkungslernen macht.
    Multi-Agent Miners Hauptfunktionen
    • Rasterbasierte Multi-Agenten-Umgebung
    • Kooperative und kompetitive Szenarien
    • Kompatibilität mit PettingZoo-API
    • Anpassbare Karten- und Belohnungseinstellungen
    • Visualisierungs- und Logging-Tools

  • CommNet

    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.
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