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PettingZoo

Python多智能体强化学习库

PettingZoo多智能体强化学习Python库环境模拟APIGithub开源项目

PettingZoo是一个Python库，专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型，提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族，支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景，并通过严格的版本控制确保实验可重现性。

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介绍相关项目
habitat-lab - 模块化库，支持多任务AI训练与人机交互
GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器
Habitat-Lab是一个模块化库，专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估，以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器，Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具，是体态AI研究的关键平台。
Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境，专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台，为交易算法研究提供了简化的工具。
robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境
GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习
robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。
zoo - 轻量级二值化神经网络模型库
GithubLarq ZooPythonTensorFlow开源项目深度学习神经网络
Larq Zoo是一个专注于二值化神经网络(BNN)的开源模型库，提供多种预训练BNN模型。作为Larq生态系统的一部分，它与Larq和Larq Compute Engine协同工作，支持BNN的构建、训练和部署。该项目适用于Python 3.8-3.10和TensorFlow 2.4-2.12版本，通过pip可轻松安装。Larq Zoo由Plumerai公司开发，旨在推进BNN研究和应用，特别适合在移动和边缘设备上部署AI。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。
MatchZoo - 通用深度文本匹配工具包
GithubMatchZoo工具包开源项目文本匹配深度学习语义匹配
MatchZoo是一个通用的文本匹配工具包，为深度文本匹配研究提供高质量代码库。支持文档检索、问答系统、对话响应排名和同义句识别等任务，具备统一的数据处理管道、简化的模型配置和自动超参数调整功能，使用便捷。
PARL - 灵活高效的强化学习开源框架
GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习
PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。
android_env - 基于Android的强化学习平台
AndroidEnvAndroid系统Github开源项目强化学习环境模拟触摸屏界面
AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务，涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互，库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景，如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务，为强化学习研究提供了丰富的实验环境。
atomic-agents - 基于原子设计理念的AI多智能体开发框架
AI框架Atomic AgentsGithub可扩展多代理系统开源项目模块化
Atomic Agents框架采用模块化设计，便于扩展和使用。它基于原子设计理念，强调组件的单一功能和可重用性。框架集成了Instructor和Pydantic，支持多种语言模型API。开发者可利用其工具和代理快速构建AI应用，适用于不同开发环境。项目提供详细文档和示例，持续接受社区贡献以促进功能完善。
agents - 可靠、可扩展且易于使用的TensorFlow Contextual Bandits和强化学习库
GithubPythonTF-AgentsTensorFlow上下文赌博机开源项目强化学习
TF-Agents是一个简化实现、部署和测试新Contextual Bandits和强化学习算法的TensorFlow库。它提供了经过充分测试和模块化的组件，方便修改与扩展，加快代码迭代，并拥有良好的测试集成和基准测试功能。TF-Agents支持多种知名算法如DQN、DDPG和PPO，配有详尽的教程和示例，帮助用户快速上手。无论是稳定版还是夜间版，都可以根据需求进行安装使用，且库的开发保持积极进行以确保灵活与前沿。
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