Ferramentas konkurrenzfähige Szenarien para todas as ocasiões

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konkurrenzfähige Szenarien

  • Um ambiente de aprendizado por reforço multiagente baseado em Python com uma API semelhante ao gym que suporta cenários cooperativos e competitivos personalizáveis.
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    O que é multiagent-env?
    multiagent-env é uma biblioteca open-source em Python projetada para simplificar a criação e avaliação de ambientes de aprendizado por reforço multiagente. Os usuários podem definir cenários cooperativos e adversariais especificando o número de agentes, espaços de ação e observação, funções de recompensa e dinâmica ambiental. Suporta visualização em tempo real, renderização configurável e fácil integração com frameworks RL baseados em Python, como Stable Baselines e RLlib. O design modular permite prototipagem rápida de novos cenários e benchmarking simples de algoritmos multiagentes.
    Recursos Principais do multiagent-env
    • API de múltiplos agentes semelhante ao gym
    • Cenários predefinidos cooperativos e competitivos
    • Espaços de ação e observação personalizáveis
    • Funções de recompensa configuráveis
    • Renderização e visualização do ambiente
    • Integração fácil com bibliotecas RL populares
  • Uma estrutura de simulação multiagente baseada em Python que permite colaboração, competição e treinamento simultâneo de agentes em ambientes personalizáveis.
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    O que é MultiAgentes?
    MultiAgentes fornece uma arquitetura modular para definir ambientes e agentes, apoiando interações multiagente síncronas e assíncronas. Inclui classes base para ambientes e agentes, cenários pré-definidos para tarefas cooperativas e competitivas, ferramentas para personalizar funções de recompensa, e APIs para comunicação entre agentes e compartilhamento de observações. Utilitários de visualização permitem monitoramento em tempo real de comportamentos dos agentes, enquanto módulos de registro gravam métricas de desempenho para análise. A framework integra-se perfeitamente com bibliotecas de RL compatíveis com Gym, permitindo treinamentos usando algoritmos existentes. É projetado para extensibilidade, permitindo que desenvolvedores adicionem novos templates de ambiente, tipos de agentes e protocolos de comunicação para atender a diferentes necessidades de pesquisa e educação.
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