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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。

pymarl2 - 多智能体强化学习的高效实现框架
GithubQMIXStarCraft多智能体强化学习开源项目超参数调优通信任务
PyMARL2是一个开源项目,专注于改进协作多智能体强化学习的实现技巧和约束。该项目针对StarCraft多智能体挑战进行了优化,实现了QMIX、VDN、IQL等多种算法。通过采用值函数裁剪、奖励缩放等技巧,PyMARL2显著提升了QMIX在复杂场景中的性能。此外,该框架还支持通信任务和Google Football环境,为多智能体强化学习研究提供了有力工具。
open_spiel - 综合游戏AI研究框架支持多类型博弈
GithubOpenSpiel多智能体开源项目强化学习游戏框架算法研究
OpenSpiel是一个专注于游戏中强化学习和搜索规划研究的开源框架。它支持多种类型的游戏环境,包括多人、零和、合作、序列、同时行动以及完美/不完美信息等。该框架提供了分析工具和评估指标,核心API使用C++实现并提供Python接口。OpenSpiel为游戏AI算法的研究和开发提供了全面的实验平台。
stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具
GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档
提供最新的实验性强化学习算法和工具,保持稳定基线风格和文档,适用于更广泛的实际应用需求。包括增强随机搜索(ARS)和量化回归DQN(QR-DQN)等算法,以及适用于Gym环境的包装器。适合需要超越主存储库限制且仍需高可靠性的用户。
Miniworld - 轻量级3D室内环境模拟器 强化学习与机器人研究利器
3D环境模拟GithubMiniworldPython开源项目强化学习
Miniworld作为轻量级3D室内环境模拟器,为强化学习和机器人研究提供了简单而灵活的平台。它模拟了基本的室内场景,支持高性能多进程运行,资源需求低。虽然图形和物理模拟较为基础,但其易用性和可扩展性使其成为VizDoom或DMLab的有力替代。Miniworld还支持域随机化和深度图生成,适合各类研究需求。
chatarena - 一个提供多智能体语言游戏环境的库
ChatArenaGithubLLM多代理环境开源项目自主代理语言游戏
ChatArena是一个多代理语言游戏环境,用于GPT-3、GPT-4等大语言模型的研究和互动分析。它的主要功能包括灵活的玩家和环境定义、语言游戏环境的提供以及友好的Web UI和CLI接口,便于理解、基准测试和训练大语言模型。
overcooked_ai - 基于游戏的多智能体协作研究平台
GithubOvercooked-AI人工智能协作任务开源项目强化学习环境基准
Overcooked_ai是一个基于热门游戏Overcooked的多智能体协作研究平台。该项目模拟厨房协作烹饪场景,提供环境模拟、智能体训练和评估等功能。它要求AI智能体高效配合完成煮汤等任务,支持人机协作研究。作为重要的基准平台,Overcooked_ai已被多篇顶会论文采用,对推进人工智能协作研究具有重要意义。
BotLab - 游戏AI机器人测试与评估模拟环境
AI工具AI游戏BotLab性能评估机器人模拟游戏测试
BotLab作为游戏AI机器人测试平台,模拟多样化游戏环境。用户可在各种挑战场景中观察机器人行为,无需代码分析即可评估性能。平台提供快速、安全的方法测试机器人可靠性、性能和安全性,促进游戏AI技术的理解与优化。
Mava - 基于JAX的高效多智能体强化学习框架
GithubJAXMava分布式计算多智能体强化学习开源项目环境包装器
Mava是基于JAX的分布式多智能体强化学习框架,提供精简代码实现和快速迭代工具。它集成了MARL算法、环境封装、教学资源和评估方法,充分利用JAX并行计算优势,在多个环境中实现卓越性能和训练速度。Mava设计简洁易懂,便于扩展,适合MARL研究人员和实践者使用。
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库
GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境,涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容,为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料,促进该领域的持续发展和创新。
mujoco - 多关节动力学与接触仿真引擎 支持机器人与生物力学研究
GithubMuJoCo仿真开源项目机器人学深度学习物理引擎
MuJoCo是一个开源的通用物理引擎,专注于多关节动力学和接触仿真。该项目由Google DeepMind维护,为机器人学、生物力学、计算机图形和机器学习等领域提供高性能模拟。MuJoCo提供C语言API、Python绑定和Unity插件,支持OpenGL交互式可视化。研究人员和开发者可利用MuJoCo模拟复杂结构与环境的交互,进行高精度高效率的物理仿真研究。
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