專業évaluation d'algorithmes工具

專為高效與穩定性設計的évaluation d'algorithmes工具,是實現專業成果的不二選擇。

évaluation d'algorithmes

  • 基於Python的多智能體強化學習環境,具有支持可定制合作與競爭情境的類似gym的API。
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    multiagent-env 是什麼?
    multiagent-env是一個開源的Python函式庫,旨在簡化多智能體強化學習環境的創建和評估。用戶可以通過指定智能體數量、行動和觀察空間、獎勵函數及環境動態來定義合作與對抗情境。它支持實時可視化、可配置渲染,並能輕鬆集成Stable Baselines和RLlib等Python基礎的RL框架。模組化設計允許快速原型制作新情境與便捷的多智能體算法基準測試。
    multiagent-env 核心功能
    • 類似gym的多智能體API
    • 預建合作與競爭場景
    • 可定制的行動與觀察空間
    • 可配置的獎勵函數
    • 環境渲染與可視化
    • 與流行RL庫的簡單集成
  • 基於Python的多智能體強化學習環境,用於合作搜尋任務,可配置通信與獎勵。
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    Cooperative Search Environment 是什麼?
    合作搜尋環境提供一個彈性的、與gym相容的多智能體強化學習環境,適用於離散格子與連續空間中的合作搜尋任務。智能體在部分可觀測的條件下運作,並可根據自訂的通信拓撲分享資訊。框架支持預定義的場景,如搜尋與救援、動態目標追蹤及協作繪圖,並提供API以定義自訂的環境與獎勵結構,與Stabloes Baselines3和Ray RLlib等流行RL庫無縫整合,包含記錄性能的工具及即時可視化功能。研究人員可調整格子大小、智能體數量、感測器範圍及獎勵分享機制,有效評估協作策略與基準新演算法。
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