Эффективные 알고리즘 실험 решения

Используйте 알고리즘 실험 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

알고리즘 실험

  • Открытая Python-база, которая предлагает разнообразные среды обучения с несколькими агентами для тренировки и оценки ИИ-агентов.
    0
    0
    Что такое multiagent_envs?
    multiagent_envs — это модульный набор сред на Python, предназначенных для исследований и разработки в области обучения с подкреплением с несколькими агентами. Включает сценарии, такие как кооперативная навигация, хищник-жертва, социальные дилеммы и соревновательные арены. Каждая среда позволяет задавать число агентов, характеристики наблюдений, функции вознаграждения и динамику столкновений. Фреймворк легко интегрируется с популярными RL-библиотеками как Stable Baselines и RLlib, поддерживая векторизированное обучение, параллельное выполнение и легкое логирование. Пользователи могут расширять существующие сценарии или создавать новые с помощью простой API, ускоряя экспериментирование с алгоритмами MADDPG, QMIX, PPO в воспроизводимых условиях.
    Основные функции multiagent_envs
    • Несколько встроенных сценариев мультиагентов (кооперативные, соревновательные, противоборствующие)
    • API совместимый с OpenAI Gym
    • Настраиваемое количество агентов, наблюдений и функций вознаграждения
    • Поддержка векторизованных сред и параллельного выполнения
    • Легкое расширение для добавления пользовательских сред
Рекомендуемые