MultiAgent-ReinforcementLearning предлагает модульные реализации современных алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем (например, MADDPG, PPO) с оболочками окружений, обучающими пайплайнами и инструментами оценки для ускорения исследований и экспериментов в сценариях сотрудничества и противостояния.
MultiAgent-ReinforcementLearning предлагает модульные реализации современных алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем (например, MADDPG, PPO) с оболочками окружений, обучающими пайплайнами и инструментами оценки для ускорения исследований и экспериментов в сценариях сотрудничества и противостояния.
Этот репозиторий предоставляет полный набор алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем, включая MADDPG, DDPG, PPO и другие, интегрированные с стандартными тестовыми средами, такими как Multi-Agent Particle Environment и OpenAI Gym. Он включает настраиваемые оболочки окружений, конфигурируемые скрипты обучения, логирование в реальном времени и метрики оценки производительности. Пользователи могут легко расширять алгоритмы, адаптировать их под собственные задачи и сравнивать политики в условиях сотрудничества и конфликта с минимальной настройкой.
Кто будет использовать MultiAgent-ReinforcementLearning?
Исследователи ИИ
Инженеры по машинному обучению
Студенты-магистры
Разработчики робототехники
Разработчики игровых ИИ
Как использовать MultiAgent-ReinforcementLearning?
Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub.
Шаг 2: Установите зависимости с помощью команды pip install -r requirements.txt.
Шаг 3: Выберите или настройте целевую среду в файле конфигурации.
Шаг 4: Запустите обучение командой python train.py --config configs/.yaml.
Шаг 5: Следите за прогрессом через tensorboard и оценивайте политики с помощью python evaluate.py.
Шаг 6: Модифицируйте алгоритмы или окружения для пользовательских экспериментов.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества MultiAgent-ReinforcementLearning
Основные функции
Реализации MADDPG, DDPG, PPO
Оболочки окружений для Multi-Agent Particle и Gym
Настраиваемые скрипты обучения и оценки
Логирование в реальном времени с TensorBoard
Модульная структура для расширения
Преимущества
Ускоряет исследования многоагентного обучения с усилением
Открытый исходный код и бесплатное использование
Модульная и расширяемая архитектура
Поддержка как кооперативных, так и соревновательных задач
Легкая интеграция с пользовательскими окружениями
Основные Сценарии Использования и Приложения MultiAgent-ReinforcementLearning
Задачи кооперативной робототехники
Моделирование рой автономных транспортных средств
ИИ для многопользовательских стратегических игр
Распределение ресурсов в сетевых системах
Оптимизация управления дорожным движением
Часто Задаваемые Вопросы о MultiAgent-ReinforcementLearning
Какие алгоритмы реализованы?
Как настроить новое окружение?
Какие зависимости необходимы?
Можно ли запускать на GPU?
Как мониторить обучение?
Поддержка Windows есть?
Можно ли расширять существующие алгоритмы?
Как оценивать обученные политики?
Есть ли пример конфигураций?
Где можно оставить отчет о проблемах?
Информация о Компании MultiAgent-ReinforcementLearning
Разговорный ИИ‑ассистент, автоматизирующий исследовательские задачи, работу в браузере, веб‑скрейпинг и управление файлами с помощью естественного языка.
Lessie AI — это AI-агент для поиска людей, который помогает находить влиятельных лиц, лидов, экспертов, партнеров, инвесторов и многое другое. Он автоматизирует
Мультиагентная платформа обучения с подкреплением, предоставляющая настраиваемые среды моделирования цепочек поставок для эффективной тренировки и оценки AI-агентов.
APLib предоставляет автономных агентов для тестирования игр с модулями восприятия, планирования и действий, моделирующими поведение пользователей в виртуальных средах.
Протокол OpenExec позволяет автономным AI-агентам предлагать, вести переговоры и выполнять задачи в децентрализованных экосистемах с безопасным разрешением споров.