Beer Game Environment
0 ОтзывыСреда Beer Game — это среда OpenAI Gym на Python, моделирующая классическую цепочку поставок Beer Game с четырьмя ролями. Она позволяет агентам наблюдать за уровнями запасов и размещать заказы, моделируя колебания спроса, сроки выполнения и расчеты затрат. Пользователи могут обучать и оценивать RL агентов с помощью стандартного API Gym для минимизации затрат на хранение запасов и обратные заказы на уровне розничных продавцов, оптовиков, дистрибьюторов и производителей.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#симуляция цепи поставок
#обучение с подкреплением
#OpenAI Gym
#Управление запасами
#поставки пива
#оценка агентов
#расчет затрат
#Образовательные Инструменты
#прогнозирование спроса
#настраиваемые симуляции
#библиотеки RL
#мультиагентные системы
#оптимизация запасов
#реалистичные симуляции
#анализ времени выполнения
#симуляция розничной торговли
#динамика оптовой торговли
#роли дистрибьюторов
#производственные процессы
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Beer Game Environment
Среда Beer Game — это среда OpenAI Gym на Python, моделирующая классическую цепочку поставок Beer Game с четырьмя ролями. Она позволяет агентам наблюдать за уровнями запасов и размещать заказы, моделируя колебания спроса, сроки выполнения и расчеты затрат. Пользователи могут обучать и оценивать RL агентов с помощью стандартного API Gym для минимизации затрат на хранение запасов и обратные заказы на уровне розничных продавцов, оптовиков, дистрибьюторов и производителей.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#симуляция цепи поставок
#обучение с подкреплением
#OpenAI Gym
#Управление запасами
#поставки пива
#оценка агентов
#расчет затрат
#Образовательные Инструменты
#прогнозирование спроса
#настраиваемые симуляции
#библиотеки RL
#мультиагентные системы
#оптимизация запасов
#реалистичные симуляции
#анализ времени выполнения
#симуляция розничной торговли
#динамика оптовой торговли
#роли дистрибьюторов
#производственные процессы
...
Рекомендуемые
Что такое Beer Game Environment?
Среда Beer Game обеспечивает дискретное моделирование цепочки поставок пива из четырёх этапов — розничного продавца, оптовика, дистрибьютора и производителя — с интерфейсом OpenAI Gym. Агентам предоставляются наблюдения, такие как наличие запасов, запас в pipeline и входящие заказы, после чего они выводят количество заказов. Среда рассчитывает издержки на хранение запасов и обратных заказов за каждый шаг и поддерживает настраиваемые распределения спроса и сроки выполнения. Она беспрепятственно интегрируется с популярными библиотеками RL, такими как Stable Baselines3, позволяя исследователям и педагогам тестировать и обучать алгоритмы для задач оптимизации цепочките поставок.
Кто будет использовать Beer Game Environment?
- Исследователи обучения с подкреплением
- Профессионалы в области цепочек поставок и управления операциями
- Педагоги по ИИ и Data Science
- Студенты, изучающие оптимизацию цепочек поставок
Как использовать Beer Game Environment?
- Шаг 1: Установите пакет через pip: pip install beer-game-env
- Шаг 2: Импортируйте среду: from beer_game_env import BeerGameEnv
- Шаг 3: Создайте среду: env = BeerGameEnv()
- Шаг 4: Используйте стандартный цикл Gym: obs = env.reset(), action = агент.predict(obs), obs, reward, done, info = env.step(action)
- Шаг 5: Обучайте или оценивайте агентов с помощью любого совместимого с Gym RL фреймворка
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Beer Game Environment
Основные функции
- Среда совместима с OpenAI Gym
- Моделирует роли розничного продавца, оптовика, дистрибьютора и производителя
- Настраиваемые распределения спроса и сроки выполнения
- Расчёт затрат за каждый шаг по запасам и обратным заказам
- Беспрепятственная интеграция с RL библиотеками
Преимущества
- Совместимость с API Gym
- Легкая интеграция с популярными RL фреймворками
- Детальное и реалистичное моделирование цепочки поставок
- Облегчает бенчмаркинг и сравнительный анализ алгоритмов
- Идеально для исследовательских и учебных целей
Основные Сценарии Использования и Приложения Beer Game Environment
- Обучение агентов RL для оптимизации цепочек поставок
- Сравнение алгоритмов управления запасами и заказами
- Преподавание динамики цепочек поставок в академических курсах
- Исследования децентрализованного принятия решений при неопределенности спроса
Часто Задаваемые Вопросы о Beer Game Environment
Информация о Компании Beer Game Environment
Обзоры Beer Game Environment
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Beer Game Environment?
- supply-chain-gym
- gym-supplychain
- SimPy supply chain simulator
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.