Ant_racer
0
Ant_racer は、追跡回避シナリオ用に設計されたマルチエージェント仮想環境です。OpenAI Gym と Mujoco 物理エンジンを統合し、複雑なマルチエージェント強化学習タスクをシミュレートします。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
Ant_racer は、追跡回避シナリオ用に設計されたマルチエージェント仮想環境です。OpenAI Gym と Mujoco 物理エンジンを統合し、複雑なマルチエージェント強化学習タスクをシミュレートします。
フィーチャー
Ant_racerとは？
Ant_racer は、マルチエージェント強化学習の研究のためのゲーム環境を提供する仮想マルチエージェント追跡回避プラットフォームです。OpenAI Gym と Mujoco 上に構築されており、追跡と回避タスクにおいて複数の自律エージェント間の相互作用をシミュレートできます。このプラットフォームは、物理的にリアルな環境で DDPG などの強化学習アルゴリズムの実装とテストをサポートします。動的シナリオにおける AI マルチエージェントの行動に関心のある研究者や開発者に役立ちます。
誰がAnt_racerを使うの？
- AI 研究者
- 機械学習実務者
- ロボティクス開発者
- マルチエージェントシステム研究者
- 強化学習を学ぶ学生
Ant_racerの使い方は？
- ステップ1：Mujoco200 とそのライセンスを ~/.mujoco/ にダウンロードしてインストール
- ステップ2：環境変数 LD_LIBRARY_PATH を Mujoco の bin ディレクトリに設定
- ステップ3：ant_racer_env.yml を使って Anaconda 仮想環境を作成し、アクティベート
- ステップ4：Ant_racer の GitHub リポジトリをクローンし、その中に移動
- ステップ5：環境の gym フォルダをリポジトリのものに置き換え
- ステップ6：'python chase_demo.py' でデモを実行し、表示エラーを解決
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Ant_racerの主な特長・利点
コア機能
- 自律的な目標分解と計画
- 文脈保持のためのメモリ記憶
- ウェブブラウジングとデータスクレイピング
- ファイルシステムの読み書き操作
- 再帰的なタスク実行と自己改善
利点
- 24時間年中無休の無人操作
- 手動タスク管理の削減
- 研究とコンテンツ作成の加速
- 多様なニーズに合わせたカスタマイズ可能なワークフロー
- オープンソースの透明性と拡張性
Ant_racerの主な使用ケース・アプリケーション
- マルチエージェント追跡回避アルゴリズムのテスト
- 強化学習戦略の研究
- マルチエージェントシステムのベンチマーク
- 動的環境における自律エージェントの相互作用研究
Ant_racer の長所と短所
長所
オープンソースで無料提供
人気のフレームワーク（Gym、Mujoco）上に構築
デモとドキュメント化されたセットアップ手順を提供
学術研究や実験に適している
短所
セットアップには専用の Mujoco インストールが必要
サポートプラットフォームは主にデスクトップOSに限定
モバイルやウェブプラットフォームのバージョンはなし
基本セットアップ以外のドキュメントは最小限
Ant_racerのFAQs
Ant_racer会社情報
Ant_racerの分析
時間ごとの訪問
月間訪問数
479936.7k
平均訪問時間
00:06:28
訪問あたりのページ数
6.09
直帰率
36.14%
Apr 2025 - Jun 2025 のすべてのトラフィック
地理情報
トップ5地域
United States
18.86%
China
12.11%
India
9.81%
Russia
5.32%
Germany
3.83%
Apr 2025 - Jun 2025 世界中のデスクトップのみ
トラフィックソース
Direct
53.23%
Search
32.40%
Referrals
12.04%
Social
2.13%
Paid Referrals
0.15%
Mail
0.05%
Apr 2025 - Jun 2025 デスクトップのみ
トップキーワード
| キーワード | トラフィック | クリック単価 |
|---|---|---|
| github | 6676.2k | $ 1.27 |
| zapret | 453.9k | $ -- |
| github copilot | 706.1k | $ 1.19 |
| запрет дискорд | 152.0k | $ -- |
| zapret-discord-youtube | 348.6k | $ -- |
Ant_racer のレビュー
5/5
Ant_racerの主な競合と代替品は？
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- PettingZoo multi-agent environments
- Google Research Football
- RLLib multi-agent capabilities
あなたも好きかもしれません：
Phoenix AI Assistantは、インテリジェントな自動化およびパーソナライズされたサポートを使用してタスクの効率化を支援します。
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
マルチ画像推論、ステップバイステップの推論、ビジョンと言語の計画を可能にする多モーダルAIエージェントフレームワークで、設定可能なLLMバックエンドを備えています。
DeepMindのPySC2環境を利用したPPOを用いるオープンソースの強化学習エージェントで、StarCraft IIを訓練・プレイします。
PySC2を使用したStarCraft IIにおける生レベルのエージェント制御と協調を可能にするオープンソースのマルチエージェント強化学習フレームワーク。
PyGame Learning Environmentは、クラシックゲームでAIエージェントを訓練・評価するためのPygameベースのRL環境のコレクションを提供します。
JADEを使用したマルチエージェントフットボールシミュレーションで、AIエージェントが協調してサッカーマッチを自律的に競います。