Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

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Este repositório de código aberto fornece implementações de agentes de aprendizado por reforço DQN, PPO e A2C adaptados para ambientes multiagente do PettingZoo. Inclui ciclos de treinamento, scripts de avaliação, registro via TensorBoard e configurações de hiperparâmetros para acelerar experimentações e benchmarks em uma variedade de jogos PettingZoo.
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May 05 2025
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Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Este repositório de código aberto fornece implementações de agentes de aprendizado por reforço DQN, PPO e A2C adaptados para ambientes multiagente do PettingZoo. Inclui ciclos de treinamento, scripts de avaliação, registro via TensorBoard e configurações de hiperparâmetros para acelerar experimentações e benchmarks em uma variedade de jogos PettingZoo.
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O que é Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?

Agentes de Aprendizado por Reforço para Jogos PettingZoo é uma biblioteca de código Python que entrega algoritmos prontos de DQN, PPO e A2C para aprendizado por reforço multiagente nos ambientes PettingZoo. Possui scripts padronizados de treinamento e avaliação, hiperparâmetros configuráveis, registro integrado no TensorBoard e suporte tanto para jogos competitivos quanto cooperativos. Pesquisadores e desenvolvedores podem clonar o repositório, ajustar os parâmetros do ambiente e do algoritmo, executar sessões de treinamento e visualizar métricas para avaliar e iterar rapidamente suas experiências em RL multiagente.

Quem usará Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?

  • Pesquisadores de aprendizado por reforço
  • Desenvolvedores de IA multiagente
  • Estudantes de pós-graduação em IA/ML
  • Engenheiros de IA de jogos
  • Cientistas de dados explorando RL

Como usar Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?

  • Passo 1: Clone o repositório do GitHub.
  • Passo 2: Instale as dependências: pip install -r requirements.txt.
  • Passo 3: Selecione um ambiente PettingZoo e algoritmo nos arquivos de configuração.
  • Passo 4: Execute o treinamento: python train.py --env --algo .
  • Passo 5: Monitore as métricas via TensorBoard.
  • Passo 6: Avalie os modelos salvos: python evaluate.py --model .

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

Principais recursos

  • Implementações de agentes DQN, PPO e A2C
  • Scripts padronizados de treinamento e avaliação
  • Hiperparâmetros configuráveis
  • Registro integrado no TensorBoard
  • Suporte para jogos multiagente competitivos e cooperativos

Os benefícios

  • Acelera a experimentação em RL multiagente
  • Facilita o benchmark entre ambientes PettingZoo
  • Fluxos de trabalho de treinamento reprodutíveis
  • Estrutura de código modular para extensão
  • Visualização embutida das métricas de treinamento

Principais Casos de Uso & Aplicações de Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

  • Avaliação de novos algoritmos de RL multiagente
  • Demonstrações educativas de pipelines de treinamento em RL
  • Protótipos de comportamentos de IA em jogos
  • Estudos comparativos de desempenho de algoritmos de RL
  • Iteração rápida de configurações de ambiente e agentes

FAQs sobre Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

Informações da Empresa Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

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Principais Concorrentes e Alternativas de Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?

  • Ray RLlib
  • Stable Baselines3
  • OpenAI Baselines
  • Tianshou
  • Dopamine

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