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ma-gym

基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

pogema - 多智能体路径规划的灵活环境平台
GithubPOGEMA多智能体寻路开源项目强化学习网格环境部分可观测
POGEMA是一个专为部分可观测多智能体路径规划(PO-MAPF)研究设计的网格环境平台。该平台具有灵活性、可调节性和可扩展性,支持多种PO-MAPF场景。POGEMA允许智能体在网格中移动并避免碰撞,提供随机地图生成和自定义地图输入功能。此外,POGEMA与多个主流强化学习框架兼容,便于研究人员创建实验环境,探索分布式决策和多智能体协作导航等问题。
attention-gym - FlexAttention API的注意力机制实验工具集
Attention GymFlexAttentionGithubPyTorch开源项目机器学习注意力机制
Attention Gym是一个基于FlexAttention API的开源工具集,用于实验和优化各种注意力机制。项目提供了多种注意力变体的实现、性能对比工具和实用函数,包括示例脚本和可视化组件。研究人员和开发者可以利用这些资源来探索、理解和应用先进的注意力技术,从而在自己的模型中实现更高效的注意力机制。
simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境,实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3,为强化学习研究和教学提供了实用工具。
GoBigger - 基于Agar规则的多智能体决策模拟环境
GithubGoBigger合作竞争多智能体开源项目强化学习游戏环境
GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究,具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争,为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。
smac - 星际争霸II多智能体强化学习环境
DeepMindGithubPySC2SMAC多智能体强化学习开源项目星际争霸II
SMAC是基于星际争霸II的多智能体强化学习研究环境,专注于分散式微观管理场景。环境中每个游戏单位由独立的强化学习智能体控制。SMAC提供多种预配置战斗场景地图,并与PyMARL框架集成,支持QMIX等先进算法。研究人员可利用SMAC开发和评估新的多智能体强化学习算法,促进该领域的进步。
ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具
AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发
Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目,利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法,用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法,适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台,助力在Unity丰富环境中测试AI进展,并惠及广泛的研究和开发社区。
gymnax - JAX驱动的高效强化学习环境集合
GithubJAXgymnax加速计算开源项目强化学习环境仿真
gymnax是基于JAX构建的强化学习环境库,充分利用JAX的即时编译和向量化功能,显著提升了传统gym API的性能。该库涵盖经典控制、bsuite和MinAtar等多种环境,支持精确控制环境参数。通过在加速器上并行处理环境和策略,gymnax实现了高效的强化学习实验,尤其适合大规模并行和元强化学习研究。
rl-agents - 强化学习算法集:覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
gym-pybullet-drones - 轻量级无人机仿真环境 助力强化学习与控制算法研究
GithubPyBullet仿真开源项目强化学习控制无人机
gym-pybullet-drones是基于PyBullet的轻量级无人机仿真环境,用于强化学习和控制算法研究。支持多机协同飞行、PID控制和下洗效应模拟,兼容Gymnasium、Stable-Baselines3等框架。集成SITL仿真和固件,为无人机算法开发和测试提供灵活高效的平台。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
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