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Ferramentas aprendizado por reforço multi-agente para todas as ocasiões

Obtenha soluções aprendizado por reforço multi-agente flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

aprendizado por reforço multi-agente

  • MultiAgent-ReinforcementLearning

    Framework de Python de código aberto que implementa algoritmos de aprendizado por reforço multiagente para ambientes cooperativos e competitivos.
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    O que é MultiAgent-ReinforcementLearning?
    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.
    Recursos Principais do MultiAgent-ReinforcementLearning
    • 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

  • DeepMind MAS Environment

    Ambiente de aprendizado por reforço multiagente compatível com Gym, oferecendo cenários personalizáveis, recompensas e comunicação entre agentes.
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    O que é DeepMind MAS Environment?
    DeepMind MAS Environment é uma biblioteca Python que fornece uma interface padronizada para construir e simular tarefas de aprendizado por reforço multiagente. Permite configurar o número de agentes, definir espaços de observação e ação, e personalizar estruturas de recompensa. A estrutura suporta canais de comunicação entre agentes, registro de desempenho e capacidades de renderização. Pesquisadores podem integrar facilmente o DeepMind MAS Environment com bibliotecas populares de RL, como TensorFlow e PyTorch, para avaliar novos algoritmos, testar protocolos de comunicação e analisar domínios de controle discretos e contínuos.
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