Patrolling-Zoo是一個Python庫，提供一系列可配置的多智慧體巡邏環境，用於強化學習。它涵蓋多種預先建立的場景、可自訂的圖形與網格地圖、多智慧體數量與獎勵函數。與PettingZoo和標準Gym API相容，研究人員與開發者可以將其無縫整合到RL流程中，訓練、評估並比較在不同設定下的巡邏策略。
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Patrolling-Zoo
Patrolling-Zoo是一個Python庫，提供一系列可配置的多智慧體巡邏環境，用於強化學習。它涵蓋多種預先建立的場景、可自訂的圖形與網格地圖、多智慧體數量與獎勵函數。與PettingZoo和標準Gym API相容，研究人員與開發者可以將其無縫整合到RL流程中，訓練、評估並比較在不同設定下的巡邏策略。
精選
Patrolling-Zoo 是什麼？
Patrolling-Zoo提供一個彈性的框架，讓用戶能在Python中建立與實驗多智慧體巡邏任務。庫內包含多種基於格子與圖形的模擬環境，模擬監控、巡查與覆蓋場景。用戶可自行設定智慧體數量、地圖大小、拓撲結構、獎勵和觀測空間。藉由與PettingZoo與Gym API的相容性，支援與流行強化學習演算法的順暢整合。此環境便於在一致設定下進行基準測試與技術比較。通過提供標準場景與自訂工具，促進自主機器人、安保監控、搜尋救援及多智慧體協調策略的研究與應用。
誰會使用 Patrolling-Zoo？
- 多智慧體強化學習研究人員
- 機器人與監控系統開發者
- AI與機器人學碩士學生
- 評估巡邏策略的演算法工程師
如何使用 Patrolling-Zoo？
- 步驟一：使用pip安裝 'pip install patrolling-zoo'
- 步驟二：使用 'from patrolling_zoo.envs import make' 引入環境
- 步驟三：建立環境實例： 'env = make("grid_small", num_agents=3)'
- 步驟四：初始化RL演算法並進行循環
- 步驟五：運行訓練與評估流程，收集性能指標
- 步驟六：根據需要自訂地圖、智慧體數量或獎勵函數
平台
- mac
- windows
- linux
Patrolling-Zoo 的核心特徵與益處
主要功能
- 多款預設的格子與圖形巡邏場景
- 地圖拓撲、大小與智慧體數量可自訂
- 獎勵與觀測設置可配置
- 支援PettingZoo與Gym API
- 標準化基準測試介面
優點
- 加速多智慧體強化學習研究
- 易於與現有RL流程整合
- 彈性自訂環境
- 成果可重複且具有可比性
- 適用於機器人、安保等多領域
Patrolling-Zoo 的主要使用案例與應用
- 多智慧體強化學習演算法的基準測試
- 自主監控與安全巡邏策略的測試
- 搜尋與救援協同行為模擬
- 區域覆蓋與圖形探索技術評估
Patrolling-Zoo 的常見問答
Patrolling-Zoo 公司信息
Patrolling-Zoo 評論
5/5
Patrolling-Zoo 的主要競爭對手和替代方案？
- PettingZoo (other multi-agent environments)
- MAgent
- GridWorld
- OpenAI Gym
- Flatland (railway traffic simulation)