Pits and Orbs es un entorno liviano basado en Python para la investigación y educación en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Simula un juego por turnos donde los agentes navegan en una cuadrícula, evitan trampas mortales, recolectan orbes por recompensas, y interactúan de manera competitiva o cooperativa. Con tamaños de cuadrícula y configuraciones de recompensa personalizables, proporciona una plataforma flexible para desarrollar y evaluar algoritmos RL.
Pits and Orbs es un entorno liviano basado en Python para la investigación y educación en aprendizaje por refuerzo multi-agente. Simula un juego por turnos donde los agentes navegan en una cuadrícula, evitan trampas mortales, recolectan orbes por recompensas, y interactúan de manera competitiva o cooperativa. Con tamaños de cuadrícula y configuraciones de recompensa personalizables, proporciona una plataforma flexible para desarrollar y evaluar algoritmos RL.
Pits and Orbs es un entorno de código abierto para aprendizaje por refuerzo, implementado en Python, que ofrece un mundo en una cuadrícula multi-agente por turnos donde los agentes persiguen objetivos y enfrentan peligros ambientales. Cada agente debe navegar en una cuadrícula ajustable, evitar trampas colocadas aleatoriamente que penalizan o terminan episodios, y recolectar orbes para recompensas positivas. El entorno soporta modos competitivos y cooperativos, permitiendo a investigadores explorar diversos escenarios de aprendizaje. Su API simple se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines o RLlib. Características principales incluyen dimensiones de cuadrícula ajustables, distribuciones dinámicas de trampas y orbes, estructuras de recompensa configurables y registro opcional para análisis del entrenamiento.
¿Quién usará Pits and Orbs?
Investigadores en aprendizaje por refuerzo
Educadores en IA
Desarrolladores de IA de juegos
Estudiantes y entusiastas en IA
¿Cómo usar Pits and Orbs?
Paso 1: Clona el repositorio de GitHub o instálalo vía pip
Paso 2: Importa el entorno PitsAndOrbs en tu script Python
Paso 3: Configura dimensiones de la cuadrícula, parámetros de trampas y orbes
Paso 4: Envuelve el entorno con una interfaz RL (por ejemplo, OpenAI Gym)
Paso 5: Entrena y evalúa a tu agente con el algoritmo de aprendizaje seleccionado
Paso 6: Analiza métricas de rendimiento y ajusta parámetros
Plataforma
mac
windows
linux
Características y Beneficios Clave de Pits and Orbs
Las características principales
Simulación de mundo en cuadrícula multi-agente por turnos
Tamaños y diseños de cuadrícula personalizables
Peligros de trampas aleatorias y recompensas de orbes
Soporte para modos competitivos y cooperativos
API compatible con Gym sencilla
Opciones de registro y renderizado de episodios
Los beneficios
Ligero y fácil de integrar
Entorno de referencia flexible
Ideal para educación y experimentación
Personalizable para diversos escenarios RL
Código abierto y extensible
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Pits and Orbs
Benchmarking de algoritmos de aprendizaje por refuerzo
Enseñanza de conceptos RL en cursos académicos
Desarrollo de estrategias multi-agente competitivas y cooperativas
Prototipado de comportamientos AI en mundo en cuadrícula
FAQs sobre Pits and Orbs
¿Qué es Pits and Orbs?
¿Cómo instalo Pits and Orbs?
¿Qué bibliotecas RL son compatibles?
¿Puedo personalizar el tamaño de la cuadrícula?
¿Soporta múltiples agentes?
¿Cómo se calculan las recompensas y penalizaciones?
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