Ferramentas 보상 설계 para otimizar seu trabalho

Use soluções 보상 설계 que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

보상 설계

  • Um framework de aprendizado por reforço multiagente de código aberto que permite controle de nível bruto e coordenação de agentes em StarCraft II via PySC2.
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    O que é MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw?
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw oferece um kit completo para desenvolver, treinar e avaliar múltiplos agentes de IA em StarCraft II. Ele expõe controles de baixo nível para movimento de unidades, ataque e habilidades, enquanto permite uma configuração flexível de recompensas e cenários. Os usuários podem facilmente inserir arquiteturas de redes neurais personalizadas, definir estratégias de coordenação em equipe e registrar métricas. Construído sobre o PySC2, suporta treinamento paralelo, pontos de verificação e visualização, tornando-o ideal para avançar na pesquisa de aprendizado por reforço multiagente cooperativo e adversarial.
    Recursos Principais do MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw
    • Controle de nível bruto de unidades individuais via PySC2
    • Configurações personalizáveis de cenários multiagente
    • Modelagem de recompensas flexível e wrappers de ambientes
    • Registro, pontos de verificação e visualização de desempenho
    • Pipelines de treinamento e avaliação paralelos
  • 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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