초보자 친화적 benchmarking de algoritmos de RL 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 benchmarking de algoritmos de RL 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

benchmarking de algoritmos de RL

  • 협력 전략 개발 및 평가를 촉진하기 위해 여러 강화 학습 에이전트 간의 예측 기반 보상 공유를 구현합니다.
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    Multiagent-Prediction-Reward란?
    Multiagent-Prediction-Reward는 다중 에이전트 강화 학습을 위해 예측 모델과 보상 분배 메커니즘을 통합하는 연구 지향적 프레임워크입니다. 환경 래퍼, 동료 행동 예측을 위한 신경망 모듈, 에이전트 성능에 적응하는 사용자 정의 가능한 보상 라우팅 로직을 포함합니다. 이 리포지터리는 구성 파일, 예제 스크립트, 평가 대시보드를 제공하여 협력 과제에 대한 실험을 수행할 수 있습니다. 사용자는 새 보상 기능 테스트, 새로운 환경 통합, 기존 다중 에이전트 RL 알고리즘과의 벤치마킹 등을 확장할 수 있습니다.
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