Outils кастомизация окружения simples et intuitifs

Explorez des solutions кастомизация окружения conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

кастомизация окружения

  • Un cadre open-source implémentant l'apprentissage par renforcement multi-agent coopératif pour la coordination de la conduite autonome en simulation.
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    Qu'est-ce que AutoDRIVE Cooperative MARL ?
    AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre hébergé sur GitHub, combinant le simulateur de conduite urbaine AutoDRIVE avec des algorithmes adaptables d'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des scripts d'entraînement, des wrappers d'environnement, des métriques d'évaluation et des outils de visualisation pour développer et benchmarker des politiques de conduite coopératives. Les utilisateurs peuvent configurer les espaces d'observation des agents, les fonctions de récompense et les hyperparamètres d'entraînement. Le dépôt supporte des extensions modulaires, permettant la définition de tâches personnalisées, l'apprentissage par curriculum et le suivi des performances pour la recherche sur la coordination des véhicules autonomes.
    Fonctionnalités principales de AutoDRIVE Cooperative MARL
    • Implémentations de MADDPG, PPO et autres algorithmes de RL multi-agents
    • Intégration du simulateur AutoDRIVE avec des scénarios de conduite urbaine
    • Wraps d'environnement et fonctions de récompense personnalisables
    • Scripts d'entraînement et d'évaluation avec support de journalisation
    • Utilitaires de visualisation et de traçage des performances
    • Support pour l'apprentissage par curriculum et la sauvegarde de politiques
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