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  • Ant_racer est une plateforme virtuelle de poursuite-évasion multi-agents utilisant OpenAI/Gym et Mujoco.
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    Qu'est-ce que Ant_racer ?
    Ant_racer est une plateforme virtuelle de poursuite-évasion multi-agents qui offre un environnement de jeu pour étudier l'apprentissage par renforcement multi-agents. Construite sur OpenAI Gym et Mujoco, elle permet aux utilisateurs de simuler les interactions entre plusieurs agents autonomes dans des tâches de poursuite et d'évasion. La plateforme prend en charge la mise en œuvre et le test d'algorithmes d'apprentissage par renforcement tels que DDPG dans un environnement physiquement réaliste. Elle est utile aux chercheurs et développeurs intéressés par les comportements multi-agents de l'IA dans des scénarios dynamiques.
    Fonctionnalités principales de Ant_racer
    • Décomposition autonome des objectifs et planification
    • Stockage en mémoire pour la rétention du contexte
    • Navigation Web et extraction de données
    • Opérations de lecture/écriture du système de fichiers
    • Exécution récursive des tâches et auto-amélioration
    Avantages et inconvénients de Ant_racer

    Inconvénients

    La configuration nécessite l'installation de Mujoco, qui est propriétaire
    Support limité des plateformes, principalement les systèmes d'exploitation de bureau
    Pas de versions mobiles ou web disponibles
    La documentation est minimale au-delà de la configuration de base

    Avantages

    Open source et disponible gratuitement
    Construit sur des frameworks populaires (Gym, Mujoco)
    Fournit une démo et des instructions d'installation documentées
    Adapté à la recherche académique et à l'expérimentation
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