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.
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.
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
Que algoritmos estão implementados?
Como configurar um novo ambiente?
Quais dependências são necessárias?
Posso rodar na GPU?
Como monitorar o treinamento?
Há suporte para Windows?
Posso estender algoritmos existentes?
Como avaliar políticas treinadas?
Existem configs de exemplo?
Onde posso relatar problemas?
Informações da Empresa MultiAgent-ReinforcementLearning
Crewai orquestra interações entre múltiplos agentes de IA, possibilitando a resolução colaborativa de tarefas, planejamento dinâmico e comunicação entre agentes.
APLib fornece agentes autônomos de teste de jogos com módulos de percepção, planejamento e ação para simular comportamentos de usuários em ambientes virtuais.
O Protocolo OpenExec permite que agentes de IA autônomos proponham, negociem e executem tarefas em ecossistemas descentralizados com resolução de disputas segura.