초보자 친화적 격자 기반 환경 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 격자 기반 환경 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

격자 기반 환경

  • 진화하는 격자 기반 시나리오를 협력하여 탐색하고 청소하는 진공 청소기 로봇을 시뮬레이션하는 다중 에이전트 강화 학습 환경입니다.
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    VacuumWorld란?
    VacuumWorld는 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 개발 및 평가를 촉진하기 위한 오픈소스 시뮬레이션 플랫폼입니다. 가상 진공 청소기 에이전트가 작동하여 맞춤형 레이아웃에서 먼지 패치를 감지하고 제거하는 격자 기반 환경을 제공합니다. 사용자는 격자 크기, 먼지 분포, 확률적 이동 잡음, 보상 구조 등 다양한 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 내장 통신 프로토콜, 실시간 시각화 대시보드, 성능 추적을 위한 로깅 유틸리티도 포함되어 있습니다. 간단한 Python API를 통해 연구자들은 자신의 RL 알고리즘을 빠르게 통합하고, 협력 또는 경쟁 전략을 비교하며, 재현 가능한 실험을 수행할 수 있어 학술 연구와 교육에 적합합니다.
  • 그리드 기반 세계에서 여러 협력 및 경쟁 에이전트 광부들이 자원을 수집하는 RL 환경으로, 다중 에이전트 학습을 위한 시뮬레이션입니다.
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    Multi-Agent Miners란?
    Multi-Agent Miners는 여러 자율 광부 에이전트들이 이동하고 채굴하며 자원을 수집하는 그리드 월드 환경을 제공합니다. 설정 가능한 맵 크기, 에이전트 수, 보상 구조를 지원하며 경쟁 또는 협력 시나리오를 생성할 수 있습니다. 프레임워크는 PettingZoo를 통해 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재설정, 단계 및 렌더링 함수에 대한 표준 API를 제공합니다. 시각화 모드와 로깅 지원으로 행동과 결과 분석이 가능하며, 연구, 교육 및 알고리즘 벤치마킹에 적합합니다.
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