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.
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.
Características principales de Multi-Agent Miners
Entorno multiagente basado en cuadrícula
Escenarios cooperativos y competitivos
Compatibilidad con API PettingZoo
Configuración personalizable de mapas y recompensas