万能なkonkurrenzfähige Szenarienツール

多様な用途に対応可能なkonkurrenzfähige Szenarienツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

konkurrenzfähige Szenarien

  • Pythonを使用したマルチエージェント強化学習環境で、カスタマイズ可能な協力および競争シナリオをサポートするgymのようなAPIを備えています。
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    multiagent-envとは?
    multiagent-envは、マルチエージェント強化学習環境の作成と評価を簡素化するためのオープンソースのPythonライブラリです。エージェント数、アクションと観測の空間、報酬関数、環境のダイナミクスを指定して、協力的および対立的なシナリオを定義できます。リアルタイムのビジュアライゼーション、カスタマイズ可能なレンダリング、Stable BaselinesやRLlibなどのPythonベースのRLフレームワークとの容易な統合をサポートします。モジュール式設計により、新しいシナリオの迅速なプロトタイピングとマルチエージェントアルゴリズムの簡単なベンチマークが可能です。
    multiagent-env コア機能
    • gymスタイルのマルチエージェントAPI
    • 事前構築された協力および競争シナリオ
    • カスタマイズ可能なアクションと観測空間
    • 設定可能な報酬関数
    • 環境のレンダリングとビジュアライゼーション
    • 人気のRLライブラリとの簡単な統合
  • カスタマイズ可能な環境で同時にエージェントの協力、競争、訓練を可能にするPythonベースのマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。
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    MultiAgentesとは?
    MultiAgentesは、環境とエージェントを定義するためのモジュラーアーキテクチャを提供し、同期および非同期のマルチエージェント間の相互作用をサポートします。環境とエージェントの基本クラス、協力および競争タスクの事前定義されたシナリオ、報酬関数のカスタマイズツール、エージェント間の通信と観察共有のAPIを含みます。ビジュアリゼーションツールはエージェントの行動をリアルタイムで監視可能にし、ロギングモジュールはパフォーマンスメトリクスの記録と分析を行います。このフレームワークはGym互換の強化学習ライブラリとシームレスに統合されており、既存のアルゴリズムを用いてエージェントの訓練が可能です。MultiAgentesは拡張性を念頭に設計されており、新しい環境テンプレート、エージェントタイプ、通信プロトコルを追加して多様な研究や教育用途に対応できます。
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