Herramientas モジュール型デザイン de alto rendimiento

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モジュール型デザイン

  • Un marco de trabajo de aprendizaje por refuerzo multiagente basado en Python para desarrollar y simular entornos de agentes AI cooperativos y competitivos.
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    ¿Qué es Multiagent_system?
    Multiagent_system ofrece un kit completo para la construcción y gestión de entornos multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios de simulación personalizados, especificar comportamientos de agentes y aprovechar algoritmos pre-implementados como DQN, PPO y MADDPG. El marco soporta entrenamientos sincrónicos y asincrónicos, permitiendo que los agentes interactúen en paralelo o en configuraciones por turnos. Los módulos de comunicación integrados facilitan el paso de mensajes entre agentes para estrategias cooperativas. La configuración de experimentos se agiliza mediante archivos YAML y los resultados se registran automáticamente en CSV o TensorBoard. Los scripts de visualización ayudan a interpretar trayectorias de agentes, evolución de recompensas y patrones de comunicación. Diseñado para flujos de trabajo de investigación y producción, Multiagent_system escala de manera transparente desde prototipos en una sola máquina hasta entrenamiento distribuido en clústeres GPU.
    Características principales de Multiagent_system
    • Creación de entornos multiagente personalizables
    • Algoritmos RL pre-implementados (DQN, PPO, MADDPG)
    • Modos de entrenamiento sincrónico y asincrónico
    • Comunicación entre agentes y módulos de paso de mensajes
    • Registro de experimentos e integración con TensorBoard
    • Scripts de visualización y notebooks integrados
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