Pits and Orbs

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Pits and Orbs est un environnement léger basé sur Python pour la recherche et l’éducation en apprentissage par renforcement multi-agents. Il simule un gameplay au tour par tour où les agents naviguent sur une grille, évitent les pièges mortels, collectent des sphères pour des récompenses, et interagissent de manière compétitive ou coopérative. Avec des tailles de grille et des configurations de récompenses personnalisables, c’est un environnement d’expérimentation flexible pour le développement et l’évaluation d’algorithmes RL.
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May 15 2025
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Pits and Orbs
Pits and Orbs est un environnement léger basé sur Python pour la recherche et l’éducation en apprentissage par renforcement multi-agents. Il simule un gameplay au tour par tour où les agents naviguent sur une grille, évitent les pièges mortels, collectent des sphères pour des récompenses, et interagissent de manière compétitive ou coopérative. Avec des tailles de grille et des configurations de récompenses personnalisables, c’est un environnement d’expérimentation flexible pour le développement et l’évaluation d’algorithmes RL.
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Qu'est-ce que Pits and Orbs ?

Pits and Orbs est un environnement open-source pour l’apprentissage par renforcement, implémenté en Python, offrant un monde de grille multi-agents au tour par tour où les agents poursuivent des objectifs et font face à des dangers environnementaux. Chaque agent doit naviguer sur une grille configurable, éviter des pièges placés aléatoirement qui pénalisent ou terminent les épisodes, et collecter des sphères pour des récompenses positives. L’environnement prend en charge des modes compétitifs et coopératifs, permettant aux chercheurs d’explorer divers scénarios d’apprentissage. Son API simple s’intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires comme Stable Baselines ou RLlib. Les principales caractéristiques incluent des dimensions de grille ajustables, des distributions dynamiques de pièges et de sphères, des structures de récompense configurables, et un journalisation optionnelle pour l’analyse de l’entraînement.

Qui va utiliser Pits and Orbs ?

  • Chercheurs en apprentissage par renforcement
  • Enseignants en IA
  • Développeurs de jeux IA
  • Étudiants et amateurs en IA

Comment utiliser Pits and Orbs ?

  • Étape 1 : Clonez le dépôt GitHub ou installez via pip
  • Étape 2 : Importez l’environnement PitsAndOrbs dans votre script Python
  • Étape 3 : Configurez les dimensions de la grille, les paramètres de pièges et de sphères
  • Étape 4 : Emballez l’environnement avec une interface RL (par exemple, OpenAI Gym)
  • Étape 5 : Entraînez et évaluez votre agent avec l’algorithme d'apprentissage choisi
  • Étape 6 : Analysez les métriques de performance et ajustez les paramètres

Plateforme

  • mac
  • windows
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de Pits and Orbs

Les fonctionnalités principales

  • Simulation de monde de grille multi-agents au tour par tour
  • Taille et disposition de grille personnalisables
  • Pièges aléatoires et récompenses de sphère
  • Support pour modes compétitifs et coopératifs
  • API simple compatible Gym
  • Options de journalisation et de rendu des épisodes

Les avantages

  • Léger et facile à intégrer
  • Environnement de benchmarking flexible
  • Idéal pour l’éducation et l’expérimentation
  • Personnalisable pour divers scénarios RL
  • Open-source et extensible

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Pits and Orbs

  • Benchmarking des algorithmes d’apprentissage par renforcement
  • Enseignement des concepts RL dans des cours académiques
  • Développement de stratégies multi-agents compétitives/coopératives
  • Prototypage de comportements IA dans des mondes de grille

FAQs sur Pits and Orbs

Informations sur la Société Pits and Orbs

Avis Pits and Orbs

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Principaux Concurrents et Alternatives de Pits and Orbs ?

  • OpenAI Gym MiniGrid
  • PettingZoo Parallel environments
  • DeepMind Lab
  • Unity ML-Agents

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