초보자 친화적 RL 프레임워크 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 RL 프레임워크 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

RL 프레임워크

  • 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.
  • 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.
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