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Ferramentas funções de recompensa personalizadas para todas as ocasiões

Obtenha soluções funções de recompensa personalizadas flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

funções de recompensa personalizadas

  • Simple Playgrounds

    Uma biblioteca Python leve para criar ambientes de grade 2D personalizáveis para treinar e testar agentes de aprendizado por reforço.
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    O que é Simple Playgrounds?
    Simple Playgrounds fornece uma plataforma modular para construir ambientes interativos em grade 2D, onde os agentes podem navegar por labirintos, interagir com objetos e completar tarefas. Os usuários definem layouts do ambiente, comportamentos de objetos e funções de recompensa via scripts simples em YAML ou Python. O renderizador integrado do Pygame oferece visualização em tempo real, enquanto uma API baseada em passos garante integração perfeita com bibliotecas de aprendizado por reforço, como Stable Baselines3. Com suporte para configurações multiagente, detecção de colisões e parâmetros de física personalizáveis, o Simple Playgrounds agiliza a prototipagem, benchmarking e demonstrações educacionais de algoritmos de IA.
    Recursos Principais do Simple Playgrounds
    • Layouts de ambientes em grade 2D personalizáveis
    • Script de cenários via Python ou YAML
    • Configuração flexível de funções de recompensa
    • Renderização em tempo real baseada em Pygame
    • API baseada em passos compatível com bibliotecas de RL
    • Suporte a ambientes multiagente
    • Detecção de colisões e física básica

  • StarCraft II Reinforcement Learning Agent

    Um agente de aprendizado por reforço de código aberto que usa PPO para treinar e jogar StarCraft II via o ambiente PySC2 do DeepMind.
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    O que é StarCraft II Reinforcement Learning Agent?
    Este repositório fornece uma estrutura completa de aprendizado por reforço para pesquisa de jogabilidade em StarCraft II. O agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretam dados de observação do ambiente PySC2 e geram ações precisas no jogo. Desenvolvedores podem configurar camadas de redes neurais, modelagem de recompensas e cronogramas de treinamento para otimizar o desempenho. O sistema suporta multiprocessamento para coleta eficiente de amostras, utilitários de registro para monitorar curvas de treinamento e scripts de avaliação para executar políticas treinadas contra oponentes scriptados ou IA incorporada. O código é escrito em Python e utiliza TensorFlow para definição e otimização de modelos. Usuários podem estender componentes como funções de recompensa personalizadas, pré-processamento de estado ou arquiteturas de rede para atender a objetivos de pesquisa específicos.

  • Multi-Agent Surveillance

    Ambiente de Python de código aberto para treinar agentes de IA cooperativos para vigilar e detectar intrusos em cenários baseados em grades.
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    O que é Multi-Agent Surveillance?
    O Monitoramento Multi-Agente oferece uma estrutura de simulação flexível onde vários agentes de IA atuam como predadores ou vagabundos em um mundo de grade discreta. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente como dimensões da grade, número de agentes, raios de detecção e estruturas de recompensa. O repositório inclui classes Python para comportamento de agentes, scripts de geração de cenários, visualização embutida via matplotlib e integração perfeita com bibliotecas populares de aprendizado por reforço. Isso facilita benchmarks de coordenação multiagente, desenvolvimento de estratégias de vigilância personalizadas e execução de experimentos reprodutíveis.
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