Patrolling-Zoo
0 AvaliaçõesPatrolling-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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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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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
Avaliações de Patrolling-Zoo
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de Patrolling-Zoo?
- PettingZoo (other multi-agent environments)
- MAgent
- GridWorld
- OpenAI Gym
- Flatland (railway traffic simulation)
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