MADDPG-Keras

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MADDPG-Keras est une bibliothèque Python open-source implémentant l'algorithme Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient en utilisant Keras et TensorFlow. Elle fournit des environnements configurables, des scripts de formation et des utilitaires pour développer et évaluer des scénarios d'apprentissage par renforcement multi-agent coopératifs et compétitifs.
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May 05 2025
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MADDPG-Keras
MADDPG-Keras est une bibliothèque Python open-source implémentant l'algorithme Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient en utilisant Keras et TensorFlow. Elle fournit des environnements configurables, des scripts de formation et des utilitaires pour développer et évaluer des scénarios d'apprentissage par renforcement multi-agent coopératifs et compétitifs.
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Vedettes

Qu'est-ce que MADDPG-Keras ?

MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.

Qui va utiliser MADDPG-Keras ?

  • Chercheurs en apprentissage par renforcement
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Étudiants et éducateurs en IA
  • Développeurs de systèmes multi-agents

Comment utiliser MADDPG-Keras ?

  • Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub : git clone https://github.com/pr-shukla/maddpg-keras.git
  • Étape 2 : Naviguer vers le dossier du projet : cd maddpg-keras
  • Étape 3 : Installer les dépendances : pip install -r requirements.txt
  • Étape 4 : Configurer l'environnement et les hyperparamètres dans config.py ou via la ligne de commande
  • Étape 5 : Exécuter le script d'entraînement : python main.py --env --num_agents
  • Étape 6 : Surveiller la sortie de l'entraînement, voir les journaux et les points de contrôle dans le répertoire logs/

Plateforme

  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de MADDPG-Keras

Les fonctionnalités principales

  • Implémentation en Keras & TensorFlow de MADDPG
  • Support pour les espaces d'actions continues
  • Environnements Gym multi-agent configurables
  • Journalisation, intégration TensorBoard et point de contrôle
  • Architectures de réseaux neuronaux personnalisables

Les avantages

  • Accélère la configuration des expériences en RL multi-agent
  • Code facilement extensible et configurable
  • Suivi d'expérience et visualisation intégrés
  • Utilise l'accélération GPU pour un entraînement plus rapide
  • Open-source et communautaire

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de MADDPG-Keras

  • Navigation coopérative entre plusieurs agents
  • Scénarios de poursuite et d'évasion prédateur-proie
  • Allocation de ressources dans des systèmes distribués
  • Coordination de véhicules autonomes
  • Attribution et coopération entre robots multiples

FAQs sur MADDPG-Keras

Informations sur la Société MADDPG-Keras

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Principaux Concurrents et Alternatives de MADDPG-Keras ?

  • OpenAI Multi-Agent Particle Environment
  • Ray RLlib
  • PyMARL
  • MAVA
  • Stable Baselines3

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