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Herramientas funciones de recompensa personalizables de alto rendimiento

Accede a soluciones funciones de recompensa personalizables que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

funciones de recompensa personalizables

  • gym-fx

    gym-fx proporciona un entorno OpenAI Gym personalizable para entrenar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo en estrategias de trading en Forex.
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    ¿Qué es gym-fx?
    gym-fx es una biblioteca de Python de código abierto que implementa un entorno simulado de trading en Forex usando la interfaz OpenAI Gym. Ofrece soporte para múltiples pares de divisas, integración de flujos de precios históricos, indicadores técnicos y funciones de recompensa completamente personalizables. Al proporcionar una API estandarizada, gym-fx simplifica el benchmarking y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para trading algorítmico. Los usuarios pueden configurar el deslizamiento de mercado, costos de transacción y espacios de observación para imitar de cerca escenarios de trading en vivo, facilitando el desarrollo y evaluación de estrategias robustas.

  • MAPF_G2RL

    MAPF_G2RL es un marco en Python que entrena agentes de aprendizaje por refuerzo profundo para una búsqueda de caminos multi-agente eficiente en grafos.
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    ¿Qué es MAPF_G2RL?
    MAPF_G2RL es un marco de investigación de código abierto que conecta la teoría de grafos y el aprendizaje por refuerzo profundo para abordar el problema de búsqueda de caminos multi-agente (MAPF). Codifica nodos y aristas en representaciones vectoriales, define funciones de recompensa espacial y sensibles a colisiones, y soporta diversos algoritmos RL como DQN, PPO y A2C. El marco automatiza la creación de escenarios generando grafos aleatorios o importando mapas del mundo real, y organiza ciclos de entrenamiento que optimizan políticas para múltiples agentes simultáneamente. Tras el aprendizaje, los agentes son evaluados en entornos simulados para medir la optimalidad de caminos, el tiempo de Makespan y tasas de éxito. Su diseño modular permite a investigadores extender componentes básicos, integrar nuevas técnicas MARL y hacer benchmarking contra solucionadores clásicos.

  • MARFT

    MARFT es una caja de herramientas de código abierto para ajuste fino de agentes múltiples en aprendizaje por refuerzo (RL) para flujos de trabajo de IA colaborativa y optimización de modelos de lenguaje.
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    ¿Qué es MARFT?
    MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.

  • RL Shooter

    RL Shooter proporciona un entorno de aprendizaje por refuerzo personalizable basado en Doom para entrenar agentes de IA a navegar y disparar objetivos.
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    ¿Qué es RL Shooter?
    RL Shooter es un marco basado en Python que integra ViZDoom con las API de OpenAI Gym para crear un entorno flexible de aprendizaje por refuerzo para juegos FPS. Los usuarios pueden definir escenarios, mapas y estructuras de recompensa personalizadas para entrenar agentes en tareas de navegación, detección de objetivos y disparo. Con marcos de observación, espacios de acción y facilidades de registro configurables, soporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines y RLlib, permitiendo un seguimiento claro del rendimiento y la reproducibilidad de los experimentos.
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