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專為高效與穩定性設計的RL 알고리즘 벤치마킹工具,是實現專業成果的不二選擇。
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Multiagent-Prediction-Reward
實現多個增強學習智能體之間基於預測的獎勵共享,以促進合作策略的開發與評估。
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Multiagent-Prediction-Reward 是什麼?
Multiagent-Prediction-Reward 是一個針對研究的框架,整合預測模型與獎勵分配機制,用於多智能體增強學習。其包含環境包裝器、預測同行動的神經模組,以及可自定義的獎勵路由邏輯,根據智能體的表現進行調整。該專案提供配置文件、範例腳本和評估儀表板,方便進行合作任務的實驗。用戶可以擴展代碼,測試新型獎勵函數、整合新環境及與既有多智能體 RL 演算法進行基準測試。
Multiagent-Prediction-Reward 核心功能
預測網路模組,用於同行動預測
多智能體動態獎勵分配
用於常見合作基準測試的環境包裝器
可配置的訓練流程與超參數
性能指標的日誌記錄與視覺化
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