Multiagent-Prediction-Reward
0 ReseñasMultiagent-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.
Plataformas y frameworks de IA
Investigación
Bibliotecas de herramientas
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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
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Multiagent-Prediction-Reward?
- OpenAI Baselines
- RLlib
- Stable Baselines3
- PettingZoo
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