smac

星际争霸II多智能体强化学习环境

SMAC 多智能体强化学习星际争霸II PySC2 DeepMind Github 开源项目

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。

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。

DI-star - 开源星际争霸II AI训练框架

AIGithubStarCraft II开源项目强化学习游戏智能监督学习

DI-star是一个为星际争霸II设计的开源AI训练框架。它提供预训练模型、对战演示和训练代码，支持监督学习和强化学习。该平台已训练出大师级AI，并支持多种测试模式。DI-star适用于Windows和Linux系统，为研究人员提供了构建和训练自定义AI代理的工具。

bwapi - 非作弊AI，提升《星际争霸》游戏体验

AI代理BWAPIGithubRTS游戏Starcraft: Brood War开源框架开源项目

BWAPI是一个开源C++框架，专用于《星际争霸：母巢之战》。用户可以开发非作弊AI，实时控制游戏单位，并进行帧分析以提取游戏策略。适合学生、研究人员和爱好者在有限信息条件下研究和开发AI算法。

s2client-proto - StarCraft II API接口助力AI开发与游戏分析

GithubStarCraft II APIbot开发人工智能开源项目机器学习游戏开发

s2client-proto项目提供全面的StarCraft II API接口，实现对游戏的完全控制。这一开源工具支持开发AI机器人、回放分析和玩家辅助工具。项目包括协议定义、C++实现、Linux包、地图和回放数据，并汇集丰富的社区资源，为StarCraft II AI研究奠定坚实基础。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习

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。

SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架

GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算

SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。

SMARTS - 自动驾驶多智能体强化学习模拟平台

GithubSMARTS人工智能仿真平台多智能体强化学习开源项目自动驾驶

SMARTS是一个专注于真实和多样化交互的自动驾驶多智能体强化学习模拟平台，由华为诺亚方舟实验室开发。该平台提供丰富的文档、示例和模型，支持研究人员进行自动驾驶领域的复杂实验。SMARTS具有高度可扩展性，能够模拟各种复杂交通场景，为自动驾驶技术研究提供了重要的仿真环境。

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。

awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总

Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克

该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。

environment - 大规模多智能体AI研究环境Neural MMO

GitHub文档GithubMMO游戏Neural MMO人工智能研究多智能体环境开源项目

Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界，支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法，研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages，提供详细使用指南。

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