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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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May 14 2025
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#自動化監視
#研究加速
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#觀察空間
#環境自訂
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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 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
我該如何安裝Patrolling-Zoo?
支援哪些Python版本?
如何建立自訂地圖?
是否與標準RL函式庫相容?
如何更改智慧體數量?
可以定義自訂的獎勵函數嗎?
如何視覺化智慧體的移動?
是否支援離散與連續動作空間?
如何報告問題或貢獻?
文件存放在哪裡?
Patrolling-Zoo 公司信息
NU IDEAS Lab
NU-IDEAS-Lab
http://zhulab.eecs.northwestern.edu/
README.md
Patrolling-Zoo 評論
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