MultiAgent-ReinforcementLearning
0 AvaliaçõesMultiAgent-ReinforcementLearning oferece implementações modulares dos algoritmos avançados de RL multiagente (por exemplo, MADDPG, PPO) com wrappers de ambiente, pipelines de treinamento e ferramentas de avaliação para acelerar a pesquisa e experimentação em cenários cooperativos e competitivos.
Plataformas e Frameworks de IA
Pesquisa
Bibliotecas de Ferramentas
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#implementação de MADDPG
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#métodos PPO
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#referências de aprendizado por reforço
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MultiAgent-ReinforcementLearning
MultiAgent-ReinforcementLearning oferece implementações modulares dos algoritmos avançados de RL multiagente (por exemplo, MADDPG, PPO) com wrappers de ambiente, pipelines de treinamento e ferramentas de avaliação para acelerar a pesquisa e experimentação em cenários cooperativos e competitivos.
Plataformas e Frameworks de IA
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Em Destaque
O que é MultiAgent-ReinforcementLearning?
Este repositório fornece um conjunto completo de algoritmos de aprendizado por reforço multiagente—incluindo MADDPG, DDPG, PPO e outros—integrados com benchmarks padrão como o Multi-Agent Particle Environment e OpenAI Gym. Possui wrappers de ambiente personalizáveis, scripts de treinamento configuráveis, registro de logs em tempo real e métricas de avaliação de desempenho. Os usuários podem facilmente estender algoritmos, adaptar para tarefas personalizadas e comparar políticas em configurações cooperativas e adversariais com configuração mínima.
Quem usará MultiAgent-ReinforcementLearning?
- Pesquisadores de IA
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Estudantes de pós-graduação
- Desenvolvedores de robótica
- Desenvolvedores de IA de jogos
Como usar MultiAgent-ReinforcementLearning?
- Passo 1: Clone o repositório do GitHub.
- Passo 2: Instale dependências com pip install -r requirements.txt.
- Passo 3: Selecione ou configure seu ambiente alvo no arquivo de configuração.
- Passo 4: Inicie o treinamento com python train.py --config configs/
.yaml. - Passo 5: Monitore o progresso usando tensorboard e avalie as políticas com python evaluate.py.
- Passo 6: Modifique algoritmos ou ambientes para experimentos personalizados.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de MultiAgent-ReinforcementLearning
Principais recursos
- Implementações de MADDPG, DDPG, PPO
- Wrappers de ambiente para Multi-Agent Particle e Gym
- Scripts de treinamento e avaliação configuráveis
- Registro em tempo real com TensorBoard
- Código modular para extensões
Os benefícios
- Acelera a pesquisa em RL multiagente
- Código aberto e gratuito para uso
- Arquitetura modular e extensível
- Suporta tarefas cooperativas e competitivas
- Fácil integração com ambientes personalizados
Principais Casos de Uso & Aplicações de MultiAgent-ReinforcementLearning
- Tarefas de coordenação robótica cooperativa
- Simulações de enxames de veículos autônomos
- IA de jogos de estratégia multiplayer
- Alocação de recursos em sistemas em rede
- Otimização do controle de semáforos
FAQs sobre MultiAgent-ReinforcementLearning
Informações da Empresa MultiAgent-ReinforcementLearning
Avaliações de MultiAgent-ReinforcementLearning
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Principais Concorrentes e Alternativas de MultiAgent-ReinforcementLearning?
- Ray RLlib
- PettingZoo
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Stable-Baselines3
- MAgent
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