MARO

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MARO é uma plataforma de código aberto que fornece um conjunto de ambientes de simulação de cadeia de suprimentos e logística personalizáveis. Permite que pesquisadores e engenheiros desenvolvam, treinem e avaliem algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente em grande escala. Com ferramentas para rastreamento, visualização e execução paralela, o MARO acelera o desenvolvimento de agentes de IA de ponta a ponta para tarefas complexas de otimização de recursos.
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May 06 2025
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MARO é uma plataforma de código aberto que fornece um conjunto de ambientes de simulação de cadeia de suprimentos e logística personalizáveis. Permite que pesquisadores e engenheiros desenvolvam, treinem e avaliem algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente em grande escala. Com ferramentas para rastreamento, visualização e execução paralela, o MARO acelera o desenvolvimento de agentes de IA de ponta a ponta para tarefas complexas de otimização de recursos.
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May 06 2025
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O que é MARO?

MARO (Otimização de Recursos Multiagente) é uma estrutura baseada em Python projetada para apoiar o desenvolvimento e avaliação de agentes de aprendizagem por reforço multiagente em cenários de cadeia de suprimentos, logística e gestão de recursos. Inclui modelos de ambientes para gestão de inventário, agendamento de caminhões, cross-docking, aluguel de contêineres e mais. Oferece uma API unificada de agentes, rastreadores integrados para registro de experimentos, capacidades de simulação paralela para treinamento em larga escala e ferramentas de visualização para análise de desempenho. A plataforma é modular, extensível e integra-se com bibliotecas populares de RL, possibilitando pesquisa reprodutível e prototipagem rápida de soluções de otimização baseadas em IA.

Quem usará MARO?

  • Pesquisadores de aprendizagem por reforço
  • Engenheiros de cadeia de suprimentos e logística
  • Cientistas de dados
  • Profissionais de IA e ML
  • Instituições acadêmicas

Como usar MARO?

  • Passo 1: Instale o Python 3.7+ no seu sistema
  • Passo 2: pip install maro
  • Passo 3: Importe e configure um ambiente de cadeia de suprimentos embutido
  • Passo 4: Inicialize seu algoritmo de RL multiagente usando a API de Agentes do MARO
  • Passo 5: Execute o treinamento com simulações paralelas ativadas
  • Passo 6: Registre e visualize métricas usando os rastreadores do MARO
  • Passo 7: Avalie agentes treinados e ajuste hiperparâmetros

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de MARO

Principais recursos

  • Ambientes de cadeia de suprimentos e logística personalizáveis
  • API unificada de Agentes RL multiagente
  • Motor de simulação paralela
  • Rastreadores integrados para experimentos
  • Ferramentas de visualização para análise de desempenho

Os benefícios

  • Acelera o desenvolvimento completo de agentes de IA
  • Simulações em larga escala escaláveis
  • Fluxos de trabalho de pesquisa reprodutíveis
  • Integração com bibliotecas populares de RL
  • Arquitetura de código aberto e extensível

Principais Casos de Uso & Aplicações de MARO

  • Otimização de reposição de inventário
  • Agendamento de frotas de caminhões
  • Alocação de cross-docking
  • Gestão dinâmica de aluguel de contêineres
  • Planejamento de recursos de distribuição de energia

FAQs sobre MARO

Informações da Empresa MARO

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Principais Concorrentes e Alternativas de MARO?

  • OpenAI Gym
  • PettingZoo
  • RLlib
  • Unity ML-Agents
  • Stable Baselines3

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