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Herramientas étalonnage d'algorithmes de alto rendimiento

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étalonnage d'algorithmes

  • AutoDRIVE Cooperative MARL

    Un marco de código abierto basado en múltiples agentes con aprendizaje por refuerzo para el control cooperativo de vehículos autónomos en escenarios de tráfico.
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    ¿Qué es AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco de código abierto diseñado para entrenar y desplegar políticas de aprendizaje por refuerzo multiactores cooperativos para tareas de conducción autónoma. Se integra con simuladores realistas para modelar escenarios de tráfico como intersecciones, formación de convoy en autopistas y escenarios de fusión. El marco implementa entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, permitiendo que los vehículos aprendan políticas compartidas que maximicen la eficiencia y seguridad del tráfico global. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno, escoger algoritmos MARL de referencia, visualizar el progreso del entrenamiento y evaluar la coordinación de los agentes.
    Características principales de AutoDRIVE Cooperative MARL
    • Entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada
    • Algoritmos cooperativos de RL multiactores
    • Escenarios de tráfico configurables
    • Integración con simuladores y visualización
    • Herramientas de benchmarking de rendimiento

  • DeepMind MAS Environment

    Entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente compatible con Gym que ofrece escenarios personalizables, recompensas y comunicación entre agentes.
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    ¿Qué es DeepMind MAS Environment?
    DeepMind MAS Environment es una biblioteca en Python que proporciona una interfaz estandarizada para construir y simular tareas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Permite a los usuarios configurar el número de agentes, definir los espacios de observación y acción, y personalizar las estructuras de recompensa. El marco soporta canales de comunicación entre agentes, registro de rendimiento y capacidades de renderizado. Los investigadores pueden integrar sin problemas DeepMind MAS Environment con bibliotecas RL populares como TensorFlow y PyTorch para evaluar nuevos algoritmos, probar protocolos de comunicación y analizar dominios de control discretos y continuos.

  • Multi-Agent Miners

    Un entorno RL que simula múltiples mineros agentes cooperativos y competitivos que recopilan recursos en un mundo basado en una cuadrícula para el aprendizaje multiagente.
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    ¿Qué es Multi-Agent Miners?
    Multi-Agent Miners ofrece un entorno de mundo en cuadrícula donde varios agentes mineros autónomos navegan, excavan y recogen recursos interactuando entre sí. Soporta tamaños de mapa configurables, número de agentes y estructuras de recompensa, permitiendo crear escenarios competitivos o cooperativos. El marco se integra con bibliotecas RL populares mediante PettingZoo, proporcionando APIs estandarizadas para funciones de reinicio, paso y renderizado. Los modos de visualización y soporte de registro ayudan a analizar comportamientos y resultados, siendo ideal para investigación, educación y benchmarking de algoritmos en aprendizaje por refuerzo multiagente.
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