Scalable MADDPG

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具擴展性的MADDPG是一個開源的Python庫,提供了多智能體深度決定性策略梯度算法的擴展實現。它支持集中式訓練與分散式執行、可定制的環境以及模組化的神經網絡架構。研究人員和工程師可以利用其腳本和模板,在機器人、交通控制和遊戲AI等多種任務中訓練和評估合作或競爭的多智能體強化學習場景。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 01 2025
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Scalable MADDPG
具擴展性的MADDPG是一個開源的Python庫,提供了多智能體深度決定性策略梯度算法的擴展實現。它支持集中式訓練與分散式執行、可定制的環境以及模組化的神經網絡架構。研究人員和工程師可以利用其腳本和模板,在機器人、交通控制和遊戲AI等多種任務中訓練和評估合作或競爭的多智能體強化學習場景。
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May 01 2025
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精選

Scalable MADDPG 是什麼?

具擴展性的MADDPG是一個面向研究的多智能體強化學習框架,提供MADDPG算法的擴展實現。其特點是在訓練期間使用集中式評論家,在運行時使用獨立的行為者,以確保穩定性和效率。該庫包括Python腳本,用於定義自訂環境、配置網絡架構和調整超參數。用戶可以並行訓練多個代理,監控指標,並可視化學習曲線。它與OpenAI Gym類似的環境集成,並支持通過TensorFlow加速GPU運算。通過模組化組件,具擴展性的MADDPG使得在合作、競爭或混合型多智能體任務中進行靈活實驗成為可能,加快原型開發和基準測試。

誰會使用 Scalable MADDPG?

  • 強化學習研究人員
  • 機器學習工程師
  • AI開發者
  • AI相關的學者和學生

如何使用 Scalable MADDPG?

  • 步驟1:從GitHub克隆倉庫:git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
  • 步驟2:安裝依賴:pip install -r requirements.txt
  • 步驟3:在配置檔中配置任務的環境參數
  • 步驟4:啟動訓練:python train.py --env your_env --config config.yaml
  • 步驟5:監控訓練日誌並用TensorBoard進行結果可視化
  • 步驟6:評估已訓練的代理:python evaluate.py --model 路徑/到/檢查點 --env 你的環境

平台

  • mac
  • windows
  • linux

Scalable MADDPG 的核心特徵與益處

主要功能

  • 支持MADDPG的擴展多智能體訓練
  • 集中式訓練與分散式執行
  • 模組化神經網絡架構
  • 環境無關的Python API
  • TensorBoard日誌記錄和可視化
  • 支持GPU加速(TensorFlow)

優點

  • 方便定制代理和環境
  • 可重複實驗設置
  • 支持合作及競爭任務
  • 開源且專注於研究
  • 促進快速原型開發和基準測試

Scalable MADDPG 的主要使用案例與應用

  • 合作機器人協作
  • 多智能體交通信號控制
  • 競爭性遊戲AI開發
  • 分散資源配置模擬
  • 多自主車輛的平行訓練

Scalable MADDPG 的常見問答

Scalable MADDPG 公司信息

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Scalable MADDPG 的主要競爭對手和替代方案?

  • OpenAI Baselines
  • Ray RLlib
  • Stable Baselines3
  • PettingZoo with MARL algorithms

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