Шепортинг предлагает настраиваемую среду обучения с подкреплением, где AI-агенты учатся поведению пастушества, такому как охватывание, управление и группировка. Он использует интерфейс OpenAI Gym и поддерживает TensorFlow и PyTorch для обучения. Пользователи могут моделировать пастушеское поведение для овец-подобных частиц, настраивать функции награды и визуализировать траектории агентов. Шепортинг позволяет исследователям создавать прототипы, оценивать и сравнивать стратегии координации нескольких агентов в динамичных условиях.
Шепортинг предлагает настраиваемую среду обучения с подкреплением, где AI-агенты учатся поведению пастушества, такому как охватывание, управление и группировка. Он использует интерфейс OpenAI Gym и поддерживает TensorFlow и PyTorch для обучения. Пользователи могут моделировать пастушеское поведение для овец-подобных частиц, настраивать функции награды и визуализировать траектории агентов. Шепортинг позволяет исследователям создавать прототипы, оценивать и сравнивать стратегии координации нескольких агентов в динамичных условиях.
Шепортинг — это открытая симуляционная платформа, предназначенная для исследований и разработок в области обучения с подкреплением с целью изучения и реализации задач пастушества с несколькими агентами. Она предоставляет среду, совместимую с Gym, в которой агенты могут обучаться выполнять поведение, такое как охватывание, сбор и рассеивание целевых групп в непрерывных или дискретных пространствах. В рамках реализованы модульные функции формировки наград, параметризация среды и утилиты для мониторинга обучения. Пользователи могут задавать препятствия, динамичные популяции агентов и собственные политики с использованием TensorFlow или PyTorch. Скрипты визуализации создают траектории и видео взаимодействия агентов. Модульная структура Шепортинга обеспечивает легкую интеграцию с существующими библиотеками RL, что позволяет воспроизводимые эксперименты, сравнение новых стратегий координации и быстрое создание прототипов решений на базе ИИ.
Кто будет использовать Shepherding?
Исследователи обучения с подкреплением
Разработчики систем с несколькими агентами
Академические преподаватели в области ИИ
Инженеры робототехники и симуляции
Как использовать Shepherding?
Шаг 1: клонируйте репозиторий Shepherding с GitHub.
Шаг 2: установите зависимости с помощью pip install -r requirements.txt.
Шаг 3: настройте параметры среды (количество агентов, препятствия, награды).
Шаг 4: запустите скрипт обучения (train.py) с выбранным алгоритмом RL.
Шаг 5: используйте инструменты визуализации для создания траекторий и видео.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Shepherding
Основные функции
Среда многоагентского пастушества, совместимая с Gym
Настраиваемые функции формирования наград
Поддержка TensorFlow и PyTorch
Параметризация среды (препятствия, число агентов)
Инструменты логирования и визуализации
Преимущества
Ускоряет исследования в области мультиагентного RL
Обеспечивает воспроизводимость пастушеских экспериментов
Гибкая и модульная архитектура
Легкая интеграция с RL-библиотеками
Визуализация поведения агентов
Основные Сценарии Использования и Приложения Shepherding
Изучение поведения пастушества в мультиагентном обучении с подкреплением
Сравнение стратегий координации среди агентов
Разработка AI-управляемых задач пастушества в робототехнике
Создание прототипов методов формирования наград
Обучение концепциям мультиагентного RL в академических курсах
Часто Задаваемые Вопросы о Shepherding
Что такое Shepherding?
Какие библиотеки RL поддерживаются в Shepherding?
Как установить Shepherding?
Могу ли я настроить параметры среды?
Совместим ли Shepherding с OpenAI Gym?
Как визуализировать поведение агентов?
Могу ли я сравнить свои алгоритмы в Shepherding?
Поддерживается ли динамическая среда в Shepherding?
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
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.