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牧羊提供一個可自訂的強化學習環境,讓AI代理學習牧羊行為,如側翼、驅動和分組。它利用OpenAI Gym界面,並支持TensorFlow和PyTorch進行訓練。用戶可以模擬像羊群般的粒子行為、調整獎勵函數,並視覺化代理軌跡。牧羊使研究人員能夠原型設計、評估並基準多代理協作策略於動態環境中。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 05 2025
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AI平台與框架
開發環境
#增強學習
#多代理系統
#牧羊任務
#Gym環境
#自定義獎勵函數
#TensorFlow支持
#PyTorch支持
#環境參數化
#訓練性能監控
#可視化工具
#實驗重現性
#AI驅動解決方案
#多代理強化學習
#模組化設計
#協作策略基準測試
#路徑圖生成
#代理行為可視化
#動態代理族群
#快速原型開發
#障礙物定義
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牧羊提供一個可自訂的強化學習環境,讓AI代理學習牧羊行為,如側翼、驅動和分組。它利用OpenAI Gym界面,並支持TensorFlow和PyTorch進行訓練。用戶可以模擬像羊群般的粒子行為、調整獎勵函數,並視覺化代理軌跡。牧羊使研究人員能夠原型設計、評估並基準多代理協作策略於動態環境中。
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#代理行為可視化
#動態代理族群
#快速原型開發
#障礙物定義
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精選
Shepherding 是什麼?
牧羊是一個開源的模擬框架,設計用於強化學習研究人員與開發者來研究和實現多代理牧羊任務。它提供一個兼容Gym的環境,代理可以在連續或離散空間中執行側翼、收集與分散目標群的行為。該框架包括模組化的獎勵塑造函數、環境參數設定與訓練性能監控工具。用戶可定義障礙物、動態代理族群和自訂策略,利用TensorFlow或PyTorch。視覺化腳本生成軌跡圖與影片紀錄。牧羊的模組設計允許與現有RL庫完美整合,實現可重現的實驗、創新協作策略的基準測試,以及快速原型設計AI驅動的牧羊解決方案。
誰會使用 Shepherding?
強化學習研究人員
多代理系統開發者
AI學術教育者
機器人與模擬工程師
如何使用 Shepherding?
第一步:從GitHub克隆牧羊倉庫。
第二步:使用pip install -r requirements.txt安裝依賴項。
第三步:配置環境參數(代理數、障礙物、獎勵)。
第四步:使用選擇的RL算法運行訓練腳本(train.py)。
第五步:利用視覺化工具生成軌跡圖與影片。
平台
mac
windows
linux
Shepherding 的核心特徵與益處
主要功能
兼容Gym的多代理牧羊環境
可自訂的獎勵塑造函數
支援TensorFlow和PyTorch
環境參數設定(障礙物、代理數)
日誌與視覺化工具
優點
加速多代理強化學習研究
實現可重現的牧羊實驗
彈性且模組化架構
與RL庫無縫整合
視覺化代理行為
Shepherding 的主要使用案例與應用
研究多代理強化學習中的牧羊行為
基準測試代理間的協作策略
開發AI驅動的機器人牧羊任務
原型設計獎勵塑造技術
在學術課程中教授多代理RL概念
Shepherding 的常見問答
什麼是牧羊?
牧羊支援哪些RL庫?
我如何安裝牧羊?
我可以自訂環境參數嗎?
牧羊與OpenAI Gym兼容嗎?
我如何視覺化代理行為?
我可以用牧羊基準我的算法嗎?
牧羊支援動態環境嗎?
有可用的文件嗎?
我如何參與本專案?
Shepherding 公司信息
Hussein A. Abbas
husseinaabbass
Shepherding 評論
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PettingZoo
RLlib
Stable Baselines3
OpenAI Gym
MAgent
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