- Étape 1 : Clonez le dépôt SoccerAgent depuis GitHub.
- Étape 2 : Installez les dépendances Python via pip install -r requirements.txt.
- Étape 3 : Configurez l'environnement de simulation et les paramètres de récompense dans les fichiers de configuration.
- Étape 4 : Choisissez et intégrez un algorithme RL (PPO, DDPG, MADDPG).
- Étape 5 : Lancez les scripts d'entraînement et surveillez la progression sur le tableau de bord.
- Étape 6 : Utilisez les outils de visualisation pour observer le comportement des agents pendant les matchs.
- Étape 7 : Analysez les métriques de performance et ajustez les fonctions de récompense.