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Benchmarking von Algorithmen

  • RL Shooter

    RL Shooter fornece um ambiente de aprendizagem por reforço personalizável baseado em Doom para treinar agentes de IA a navegar e atirar em alvos.
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    O que é RL Shooter?
    RL Shooter é uma estrutura baseada em Python que integra ViZDoom com APIs do OpenAI Gym para criar um ambiente de aprendizagem por reforço flexível para jogos FPS. Os usuários podem definir cenários, mapas e estruturas de recompensa personalizadas para treinar agentes em tarefas de navegação, detecção de alvos e tiro. Com quadros de observação ajustáveis, espaços de ação e facilidades de registro, suporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines e RLlib, permitindo acompanhamento claro de desempenho e reprodutibilidade entre experimentos.
    Recursos Principais do RL Shooter
    • Cenários FPS personalizáveis no ViZDoom
    • Transmissões de observação de quadro visual
    • Funções de recompensa configuráveis
    • Definições de espaço de ação ajustáveis
    • Compatibilidade com API do OpenAI Gym
    • Pulo de quadros e controle de FPS
    • Suporte a registros e TensorBoard

  • 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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