초보자 친화적 environnement à particules multi-agents 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 environnement à particules multi-agents 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

environnement à particules multi-agents

  • 협력 및 경쟁 환경을 위한 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘을 구현하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
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    MultiAgent-ReinforcementLearning란?
    이 저장소는 MADDPG, DDPG, PPO 등을 비롯한 완전한 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘 세트를 표준 벤치마크인 Multi-Agent Particle Environment와 OpenAI Gym과 통합하여 제공합니다. 사용자 맞춤형 환경 래퍼, 구성 가능한 훈련 스크립트, 실시간 로깅 및 성능 평가 지표를 특징으로 하며, 사용자는 알고리즘 확장, 맞춤 작업에 적응시키기 쉽고, 최소한의 설정으로 협력 및 경쟁 환경 간 정책을 비교할 수 있습니다.
    MultiAgent-ReinforcementLearning 핵심 기능
    • MADDPG, DDPG, PPO 구현
    • Multi-Agent Particle 및 Gym 환경 래퍼
    • 구성 가능한 훈련 및 평가 스크립트
    • TensorBoard를 통한 실시간 로깅
    • 모듈식 확장 가능한 코드베이스
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