Multiagent-Prediction-Reward

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Multiagent-Prediction-Reward es una base de código de código abierto que proporciona herramientas y módulos para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Implementa redes de predicción y asignación dinámica de recompensas para promover un comportamiento cooperativo entre agentes. Los investigadores pueden reproducir experimentos, evaluar nuevos algoritmos y ampliar el marco para diversas tareas cooperativas.
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May 01 2025
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Multiagent-Prediction-Reward
Multiagent-Prediction-Reward es una base de código de código abierto que proporciona herramientas y módulos para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Implementa redes de predicción y asignación dinámica de recompensas para promover un comportamiento cooperativo entre agentes. Los investigadores pueden reproducir experimentos, evaluar nuevos algoritmos y ampliar el marco para diversas tareas cooperativas.
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¿Qué es Multiagent-Prediction-Reward?

Multiagent-Prediction-Reward es un marco orientado a la investigación que integra modelos de predicción y mecanismos de distribución de recompensas para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye envoltorios para entornos, módulos neuronales para prever las acciones de compañeros y lógica de enrutamiento de recompensas personalizable que se adapta al rendimiento de los agentes. El repositorio ofrece archivos de configuración, scripts de ejemplo y paneles de evaluación para ejecutar experimentos en tareas cooperativas. Los usuarios pueden ampliar el código para probar funciones de recompensa novedosas, integrar nuevos entornos y evaluar en comparación con algoritmos RL multi-agente establecidos.

¿Quién usará Multiagent-Prediction-Reward?

  • Investigadores en aprendizaje por refuerzo
  • Estudiantes de posgrado en IA
  • Desarrolladores de sistemas multi-agente
  • Equipos de investigación académica e industrial

¿Cómo usar Multiagent-Prediction-Reward?

  • Paso 1: Clonar el repositorio desde GitHub: git clone https://github.com/laurimi/multiagent-prediction-reward.git
  • Paso 2: Instalar dependencias con pip: pip install -r requirements.txt
  • Paso 3: Configurar entorno y hiperparámetros en archivos de configuración
  • Paso 4: Ejecutar experimento de ejemplo: python run_experiment.py --config configs/cooperative_task.yaml
  • Paso 5: Revisar registros de entrenamiento y métricas de evaluación en el directorio de salida
  • Paso 6: Modificar o ampliar módulos de predicción y recompensa para tareas personalizadas

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de Multiagent-Prediction-Reward

Las características principales

  • Módulos de red de predicción para prever acciones de pares
  • Asignación dinámica de recompensas a través de múltiples agentes
  • Envoltorios de entorno para benchmarks cooperativos comunes
  • Tuberías de entrenamiento configurables y hiperparámetros
  • Registro y visualización de métricas de rendimiento

Los beneficios

  • Facilita la investigación reproducible en RL multi-agente
  • Mejora el comportamiento cooperativo mediante recompensas predictivas
  • Diseño modular para fácil extensión y personalización
  • Ejemplos integrados para experimentación rápida
  • Integración compatible con pipelines RL existentes para benchmarks

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Multiagent-Prediction-Reward

  • Evaluación de estrategias cooperativas en tareas de cuadrícula
  • Benchmarking de funciones de recompensa novedosas en juegos multi-agente
  • Investigación académica sobre comportamientos colaborativos emergentes
  • Desarrollo de nuevos algoritmos para control descentralizado

FAQs sobre Multiagent-Prediction-Reward

Información de la Compañía Multiagent-Prediction-Reward

Reseñas de Multiagent-Prediction-Reward

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¿Principales Competidores y Alternativas de Multiagent-Prediction-Reward?

  • OpenAI Baselines
  • RLlib
  • Stable Baselines3
  • PettingZoo

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