- Etapa1: Clone o repositório SoccerAgent do GitHub.
- Etapa2: Instale dependências Python via pip install -r requirements.txt.
- Etapa3: Configure o ambiente de simulação e os parâmetros de recompensa em arquivos de configuração.
- Etapa4: Escolha e integre um algoritmo de RL (PPO, DDPG, MADDPG).
- Etapa5: Execute scripts de treinamento e monitore o progresso no painel de controle.
- Etapa6: Use ferramentas de visualização para observar o comportamento dos agentes em partidas.
- Etapa7: Analise métricas de desempenho e ajuste as funções de recompensa.