Patrolling-Zoo

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Patrolling-Zoo é uma biblioteca Python que oferece um conjunto de ambientes de patrulhamento multiagente configuráveis para aprendizado por reforço. Possui múltiplos cenários pré-construídos, mapas de grafo e grade personalizáveis, contagem variável de agentes e funções de recompensa. Compatível com PettingZoo e APIs padrão do Gym, pesquisadores e desenvolvedores podem integrá-lo perfeitamente em seus pipelines de RL para treinar, avaliar e comparar políticas de patrulhamento em diversos ambientes.
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May 14 2025
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Patrolling-Zoo

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Patrolling-Zoo
Patrolling-Zoo é uma biblioteca Python que oferece um conjunto de ambientes de patrulhamento multiagente configuráveis para aprendizado por reforço. Possui múltiplos cenários pré-construídos, mapas de grafo e grade personalizáveis, contagem variável de agentes e funções de recompensa. Compatível com PettingZoo e APIs padrão do Gym, pesquisadores e desenvolvedores podem integrá-lo perfeitamente em seus pipelines de RL para treinar, avaliar e comparar políticas de patrulhamento em diversos ambientes.
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May 14 2025
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Em Destaque

O que é Patrolling-Zoo?

Patrolling-Zoo oferece uma estrutura flexível que permite aos usuários criar e experimentar tarefas de patrulhamento multiagente em Python. A biblioteca inclui uma variedade de ambientes baseados em grade e grafo, simulando cenários de vigilância, monitoramento e cobertura. Os usuários podem configurar o número de agentes, tamanho do mapa, topologia, funções de recompensa e espaços de observação. Com compatibilidade com as APIs do PettingZoo e Gym, suporta integração perfeita com algoritmos populares de aprendizado por reforço. Este ambiente facilita a avaliação e comparação de técnicas MARL sob configurações consistentes. Ao fornecer cenários padrão e ferramentas para personalizar novos, Patrolling-Zoo acelera pesquisas em robótica autônoma, vigilância de segurança, operações de busca e resgate e cobertura eficiente de áreas usando estratégias de coordenação multiagente.

Quem usará Patrolling-Zoo?

  • Pesquisadores de aprendizado por reforço multiagente
  • Desenvolvedores de robótica e vigilância
  • Estudantes de pós-graduação em IA e robótica
  • Engenheiros de algoritmos avaliando políticas de patrulhamento

Como usar Patrolling-Zoo?

  • Passo 1: Instale via pip com 'pip install patrolling-zoo'
  • Passo 2: Importe o ambiente usando 'from patrolling_zoo.envs import make'
  • Passo 3: Crie uma instância do ambiente: 'env = make("grid_small", num_agents=3)'
  • Passo 4: Inicialize o algoritmo de RL e o loop de ambiente
  • Passo 5: Execute treinos e avaliações e colete métricas de desempenho
  • Passo 6: Personalize mapas, quantidade de agentes ou funções de recompensa conforme necessário

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Patrolling-Zoo

Principais recursos

  • Vários cenários pré-construídos de patrulhamento em grade e grafo
  • Topologia do mapa, tamanho e número de agentes personalizáveis
  • Configuração de recompensa e espaços de observação ajustáveis
  • Compatibilidade com APIs PettingZoo e Gym
  • Interfaces de avaliação padronizadas

Os benefícios

  • Acelera a pesquisa MARL em tarefas de patrulhamento
  • Integração fácil com pipelines de RL existentes
  • Personalização flexível do ambiente
  • Resultados reproduzíveis e comparáveis
  • Ampla aplicabilidade em robótica e vigilância

Principais Casos de Uso & Aplicações de Patrolling-Zoo

  • Avaliação de algoritmos de aprendizado por reforço multiagente
  • Teste de estratégias autônomas de vigilância e patrulhamento de segurança
  • Simulação de comportamentos coordenados de agentes em buscas e resgates
  • Avaliação de técnicas de cobertura de área e exploração de grafos

FAQs sobre Patrolling-Zoo

Informações da Empresa Patrolling-Zoo

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Principais Concorrentes e Alternativas de Patrolling-Zoo?

  • PettingZoo (other multi-agent environments)
  • MAgent
  • GridWorld
  • OpenAI Gym
  • Flatland (railway traffic simulation)

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