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  • Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games

    一個提供 DQN、PPO 和 A2C 代理人，用於在 PettingZoo 遊戲中進行多智能體強化學習的 GitHub 倉庫。
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    Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games 是什麼？
    PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。
    Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games 核心功能
    • DQN、PPO 和 A2C 代理人實作
    • 標準化的訓練與評估腳本
    • 可配置的超參數
    • 整合 TensorBoard 日誌記錄
    • 支援競爭與合作的多智能體遊戲

  • Flocking Multi-Agent

    一個基於Python的框架，實現群聚算法，用於多智能體模擬，使AI智能體能協調並動態導航。
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    Flocking Multi-Agent 是什麼？
    Flocking Multi-Agent提供模組化的庫，用於模擬展示群體智慧的自主智能體。它編碼核心操控行為——凝聚、分離與對齊——以及避障和動態目標追蹤。利用Python和Pygame進行視覺化，該框架允許調整如鄰居半徑、最大速度和轉向力等參數。它支持通過自定義行為函數和機器人或遊戲引擎的集成掛鉤來擴展。適用於AI、機器人學、遊戲開發和學術研究的實驗，展示簡單的本地規則如何產生複雜的全局行為。

  • JasonEnvironments

    一個提供可定制化模擬環境的Java庫，適用於Jason多智能體系統，支援快速原型設計與測試。
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    JasonEnvironments 是什麼？
    JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。
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