Multiagent-Prediction-Reward

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Multiagent-Prediction-Reward 是一個開源程式碼庫,提供多智能體增強學習的工具和模組。它實現預測網路和動態獎勵分配,鼓勵智能體之間的合作行為。研究人員可以復現實驗、基準測試新算法,並擴展框架以應對不同的合作任務。
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May 01 2025
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Multiagent-Prediction-Reward 是一個開源程式碼庫,提供多智能體增強學習的工具和模組。它實現預測網路和動態獎勵分配,鼓勵智能體之間的合作行為。研究人員可以復現實驗、基準測試新算法,並擴展框架以應對不同的合作任務。
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Multiagent-Prediction-Reward 是什麼?

Multiagent-Prediction-Reward 是一個針對研究的框架,整合預測模型與獎勵分配機制,用於多智能體增強學習。其包含環境包裝器、預測同行動的神經模組,以及可自定義的獎勵路由邏輯,根據智能體的表現進行調整。該專案提供配置文件、範例腳本和評估儀表板,方便進行合作任務的實驗。用戶可以擴展代碼,測試新型獎勵函數、整合新環境及與既有多智能體 RL 演算法進行基準測試。

誰會使用 Multiagent-Prediction-Reward?

  • 增強學習研究人員
  • 人工智能碩士生
  • 多智能體系統開發者
  • 學術與產業研究團隊

如何使用 Multiagent-Prediction-Reward?

  • 第一步:從 GitHub 複製倉庫:git clone https://github.com/laurimi/multiagent-prediction-reward.git
  • 第二步:使用 pip 安裝依賴:pip install -r requirements.txt
  • 第三步:在配置文件中設定環境與超參數
  • 第四步:運行範例實驗:python run_experiment.py --config configs/cooperative_task.yaml
  • 第五步:在輸出目錄中檢視訓練日誌與評估指標
  • 第六步:修改或擴展預測與獎勵模組,以滿足自定義任務

平台

  • mac
  • windows
  • linux

Multiagent-Prediction-Reward 的核心特徵與益處

主要功能

  • 預測網路模組,用於同行動預測
  • 多智能體動態獎勵分配
  • 用於常見合作基準測試的環境包裝器
  • 可配置的訓練流程與超參數
  • 性能指標的日誌記錄與視覺化

優點

  • 促進多智能體 RL 研究的可再現性
  • 通過預測性獎勵提升合作行為
  • 模組化設計,方便擴展與客製化
  • 內建範例,加快實驗進程
  • 方便與現有 RL 流程集成的基準測試

Multiagent-Prediction-Reward 的主要使用案例與應用

  • 在格子世界任務中評估合作策略
  • 在多智能體遊戲中測試新型獎勵函數
  • 關於合作行為出現的學術研究
  • 開發去中心控制的新算法

Multiagent-Prediction-Reward 的常見問答

Multiagent-Prediction-Reward 公司信息

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Multiagent-Prediction-Reward 的主要競爭對手和替代方案?

  • OpenAI Baselines
  • RLlib
  • Stable Baselines3
  • PettingZoo

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