Ant_racer — это виртуальная платформа для многоагентного погони и уклонения, предоставляющая игровую среду для изучения многоагентного обучения с подкреплением. Построена на основе OpenAI Gym и Mujoco, позволяет пользователям моделировать взаимодействия между несколькими автономными агентами в задачах погони и уклонения. Платформа поддерживает реализацию и тестирование алгоритмов обучения с подкреплением, таких как DDPG, в физически реалистичной среде. Полезна для исследователей и разработчиков, интересующихся поведением ИИ многопользовательских систем в динамических сценариях.

FlowRL AI - это мощная платформа, которая предоставляет персонализацию пользовательского интерфейса в реальном времени с использованием обучения с подкреплением. Настраивая пользовательский интерфейс в соответствии с индивидуальными потребностями и предпочтениями пользователей, FlowRL способствует значительному улучшению ключевых бизнес-метрик. Платформа разработана для динамической настройки элементов интерфейса на основе живых данных, позволяя компаниям обеспечивать высокий уровень персонализированного пользовательского опыта, что увеличивает вовлеченность и коэффициенты конверсии.

Multi-Agent Surveillance предлагает гибкую симуляционную среду, в которой несколько ИИ-агентов выступают в роли хищников или жертв в дискретном мире на сетке. Пользователи могут настраивать параметры окружения, такие как размеры сетки, количество агентов, радиусы обнаружения и структуры вознаграждения. В репозитории есть классы на Python для поведения агентов, скрипты генерации сценариев, встроенная визуализация с помощью matplotlib и бесшовная интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением. Это облегчает создание эталонных тестов для координации нескольких агентов, разработку нестандартных стратегий наблюдения и проведение воспроизводимых экспериментов.