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konkurrenzfähige Szenarien
專業konkurrenzfähige Szenarien工具
專為高效與穩定性設計的konkurrenzfähige Szenarien工具,是實現專業成果的不二選擇。
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multiagent-env
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
MultiAgentes
一個基於Python的多智能體模擬框架,可在可定制的環境中實現同時的智能體協作、競爭和訓練。
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MultiAgentes 是什麼?
MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體,支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別,預定義的合作和競爭任務方案,用於自定義獎勵函數的工具,以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為,同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成,讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性,允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議,以適應多樣的研究與教育應用。
MultiAgentes 核心功能
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