Mean-Field MARL
0 AvaliaçõesO Mean-Field MARL é uma biblioteca Python de código aberto projetada para aprendizado por reforço multiagente usando aproximações de campo médio. Fornece implementações de algoritmos de Q-learning de campo médio e benchmarks em vários ambientes. Desenvolvedores e pesquisadores podem facilmente configurar experimentos, realizar treinamentos escaláveis com centenas de agentes e avaliar políticas com métricas integradas. A biblioteca suporta integração modular de ambientes, experimentos reproduzíveis e visualização de desempenho através de pipelines padronizados.
Plataformas e Frameworks de IA
Ambiente de Desenvolvimento
Pesquisa
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#treinamento escalável de IA
#framework PyTorch
#modelagem de interações entre agentes
#aceleração de GPU para RL
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Mean-Field MARL
O Mean-Field MARL é uma biblioteca Python de código aberto projetada para aprendizado por reforço multiagente usando aproximações de campo médio. Fornece implementações de algoritmos de Q-learning de campo médio e benchmarks em vários ambientes. Desenvolvedores e pesquisadores podem facilmente configurar experimentos, realizar treinamentos escaláveis com centenas de agentes e avaliar políticas com métricas integradas. A biblioteca suporta integração modular de ambientes, experimentos reproduzíveis e visualização de desempenho através de pipelines padronizados.
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Em Destaque
O que é Mean-Field MARL?
O Mean-Field MARL fornece uma estrutura robusta em Python para implementar e avaliar algoritmos de aprendizado por reforço multiagente de campo médio. Ele aproxima interações em grande escala de agentes modelando o efeito médio dos agentes vizinhos via Q-learning de campo médio. A biblioteca inclui wrappers de ambientes, módulos de políticas de agentes, loops de treinamento e métricas de avaliação, permitindo treinamento escalável com centenas de agentes. Construído em PyTorch para aceleração GPU, suporta ambientes personalizáveis como Particle World e Gridworld. Seu design modular permite fácil extensão com novos algoritmos, enquanto as ferramentas integradas de registro e visualização baseadas em Matplotlib acompanham recompensas, curvas de perda e distribuições de campo médio. Scripts de exemplo e documentação orientam os usuários na configuração, na experimentação e na análise de resultados, tornando-o ideal tanto para pesquisa quanto para prototipagem de sistemas multiagentes em grande escala.
Quem usará Mean-Field MARL?
- Pesquisadores de aprendizado por reforço multiagente
- Engenheiros de AI/ML construindo simulações em grande escala
- Acadêmicos ensinando algoritmos de RL
- Estudantes de pós-graduação em IA e robótica
Como usar Mean-Field MARL?
- Passo 1: Clone o repositório do GitHub (git clone https://github.com/Adriano-7/mean-field-marl).
- Passo 2: Instale as dependências (pip install -r requirements.txt).
- Passo 3: Configure o ambiente e os hiperparâmetros no arquivo de configuração.
- Passo 4: Selecione ou adicione um ambiente suportado (por exemplo, Particle World, Gridworld).
- Passo 5: Execute o script de treinamento (python train.py --config config.yaml).
- Passo 6: Monitore o progresso do treinamento com os logs integrados e gráficos do Matplotlib.
- Passo 7: Avalie as políticas usando scripts de avaliação e exporte resultados para TensorBoard.
- Passo 8: Personalize algoritmos ou ambientes estendendo a base de código modular.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de Mean-Field MARL
Principais recursos
- Implementações de algoritmos Q-learning de campo médio
- Wrappers de ambiente para Particle World e Gridworld
- Pipelines de treinamento escaláveis para centenas de agentes
- Módulos modulares de política, treinamento e avaliação
- Aceleração GPU baseada em PyTorch
- Registro integrado e visualização usando Matplotlib
Os benefícios
- Escala RL multiagente para populações grandes de forma eficiente
- Experimentos reprodutíveis com pipelines padronizados
- Integração fácil de ambientes e extensão de algoritmos
- Documentação abrangente e scripts de exemplo
- Monitoramento de desempenho por meio de gráficos e TensorBoard
Principais Casos de Uso & Aplicações de Mean-Field MARL
- Pesquisa sobre coordenação de múltiplos agentes em grande escala
- Benchmarking de algoritmos de RL de campo médio
- Cursos acadêmicos e tarefas de laboratório
- Prototipagem e testes de novas abordagens MARL
FAQs sobre Mean-Field MARL
Informações da Empresa Mean-Field MARL
Avaliações de Mean-Field MARL
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de Mean-Field MARL?
- Ray RLlib (MultiAgentRL)
- PettingZoo
- Mava
- OpenAI Multi-Agent Particle Environments
- MAgent
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