Cooperative Search Environment
0 ReseñasEl entorno de búsqueda cooperativa es una biblioteca de Python que permite simular y entrenar múltiples agentes en tareas de búsqueda cooperativa. Soporta observabilidad parcial, topologías de comunicación dinámicas, funciones de recompensa personalizables e integra con frameworks RL compatibles con gym para experimentos MARL eficientes.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
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Cooperative Search Environment
El entorno de búsqueda cooperativa es una biblioteca de Python que permite simular y entrenar múltiples agentes en tareas de búsqueda cooperativa. Soporta observabilidad parcial, topologías de comunicación dinámicas, funciones de recompensa personalizables e integra con frameworks RL compatibles con gym para experimentos MARL eficientes.
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¿Qué es Cooperative Search Environment?
El entorno de búsqueda cooperativa proporciona un entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente flexible y compatible con gym, diseñado para tareas de búsqueda cooperativa en espacios en cuadrícula discretos y continuos. Los agentes operan bajo observabilidad parcial y pueden compartir información basándose en topologías de comunicación personalizables. El marco soporta escenarios predefinidos como búsqueda y rescate, seguimiento de objetivos dinámicos y mapeo colaborativo, con API para definir entornos personalizados y estructuras de recompensa. Se integra a la perfección con bibliotecas RL populares como Stable Baselines3 y Ray RLlib, incluye utilidades de registro para análisis de rendimiento y herramientas de visualización integradas para monitoreo en tiempo real. Los investigadores pueden ajustar tamaños de cuadrículas, conteo de agentes, rangos de sensores y mecanismos de compartición de recompensas para evaluar estrategias de coordinación y probar nuevos algoritmos de manera efectiva.
¿Quién usará Cooperative Search Environment?
- Investigadores de RL multiagente
- Desarrolladores de IA
- Instructores académicos
- Estudiantes de posgrado
¿Cómo usar Cooperative Search Environment?
- Paso 1: Clona el repositorio o instala vía pip
- Paso 2: Importa el módulo CooperativeSearchEnv en Python
- Paso 3: Registra el entorno con la API de gym
- Paso 4: Configura los parámetros del escenario (tamaño de cuadrícula, objetivos, comunicación)
- Paso 5: Entrena a los agentes usando un framework RL (p. ej., Stable Baselines3 o Ray RLlib)
- Paso 6: Monitorea el entrenamiento y visualiza los comportamientos de los agentes usando las herramientas integradas
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Cooperative Search Environment
Las características principales
- Entorno multiagente compatible con gym
- Escenarios configurables en cuadrícula y continuos
- Observabilidad parcial y topologías de comunicación personalizables
- Mecanismos de compartición de recompensas personalizables
- Integración con Stable Baselines3 y Ray RLlib
Los beneficios
- Facilita la investigación en MARL cooperativo
- Altamente personalizable y extensible
- Implementación ligera en Python
- Fácil integración con flujos de trabajo existentes
- Incluye herramientas de visualización y registro
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Cooperative Search Environment
- Estudios de simulación de búsqueda y rescate
- Investigación en detección cooperativa de objetivos
- Benchmarking de algoritmos de coordinación de equipos
- Experimentos de aprendizaje currículo en MARL
FAQs sobre Cooperative Search Environment
Información de la Compañía Cooperative Search Environment
- Scott Barnes
Reseñas de Cooperative Search Environment
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Cooperative Search Environment?
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- PettingZoo MARL environments
- MAgent
- Ray RLlib multi-agent
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