초보자 친화적 évaluation d'algorithmes 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 évaluation d'algorithmes 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

évaluation d'algorithmes

  • 커스터마이징 가능한 협력 및 경쟁 시나리오를 지원하는 gym과 유사한 API를 갖춘 파이썬 기반 다중 에이전트 강화 학습 환경입니다.
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    multiagent-env란?
    multiagent-env는 다중 에이전트 강화 학습 환경의 생성과 평가를 간소화하도록 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 사용자들은 에이전트 수, 행동 및 관측 공간, 보상 함수, 환경 역학을 지정하여 협력 및 적대적 시나리오를 정의할 수 있습니다. 실시간 시각화, 커스터마이징 가능한 렌더링, Stable Baselines, RLlib과 같은 파이썬 기반 RL 프레임워크와의 손쉬운 통합을 지원합니다. 모듈화된 설계로 새로운 시나리오의 빠른 프로토타이핑과 다중 에이전트 알고리즘의 간단한 벤치마킹이 가능합니다.
    multiagent-env 핵심 기능
    • gym과 유사한 다중 에이전트 API
    • 미리 구축된 협력 및 경쟁 시나리오
    • 커스터마이즈 가능한 행동 및 관측 공간
    • 구성 가능한 보상 함수
    • 환경 렌더링 및 시각화
    • 인기 RL 라이브러리와 쉬운 통합
  • 통신과 보상이 가변적인 협력 검색 작업을 위한 파이썬 기반 다중 에이전트 강화 학습 환경입니다.
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    Cooperative Search Environment란?
    협력검색환경은 이산 격자와 연속 공간 모두에서 협력 검색 작업에 적합한 유연한 gym 호환 다중 에이전트 강화 학습 환경을 제공합니다. 에이전트는 부분 관측 하에 작동하며, 사용자 정의 가능한 통신 토폴로지를 기반으로 정보를 공유할 수 있습니다. 이 프레임워크는 검색 및 구호, 동적 목표 추적, 공동 매핑과 같은 사전 정의된 시나리오를 지원하며, 사용자 지정 환경과 보상 구조를 정의하는 API를 제공합니다. Stable Baselines3와 Ray RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 있으며, 성능 분석을 위한 로깅 유틸리티와 실시간 모니터링을 위한 시각화 도구를 포함하고 있습니다. 연구자들은 격자 크기, 에이전트 수, 센서 범위, 보상 공유 메커니즘 등을 조정하여 협력 전략을 평가하고 새로운 알고리즘의 벤치마크를 할 수 있습니다.
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