万能なRL 프레임워크ツール

多様な用途に対応可能なRL 프레임워크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。

RL 프레임워크

  • 複数の協力および競合するエージェント鉱夫がグリッドベースの世界で資源を収集するマルチエージェント学習を模擬するRL環境。
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    Multi-Agent Minersとは?
    Multi-Agent Minersは、複数の自律型鉱夫エージェントが移動、掘削、資源収集をしながら互いに相互作用するグリッドの世界を提供します。設定可能な地図サイズ、エージェント数、報酬構造をサポートし、競争または協力シナリオの作成を可能にします。このフレームワークは、PettingZooを通じて人気のRLライブラリと連携し、リセット、ステップ、レンダリングの標準APIを提供します。可視化モードとロギングサポートにより行動と結果の分析を支援し、研究、教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。
  • 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。
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